电池容量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电池容量预测（TensorFlow and Keras）

Matlab建模攻城师

已于 2023-05-27 15:11:38 修改

阅读量989

点赞数

分类专栏：电池建模(RUL、BC) 文章标签： LSTM长短期记忆神经网络电池容量预测

于 2023-05-27 15:04:25 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_59771180/article/details/130901401

版权

电池建模(RUL、BC) 专栏收录该内容

26 篇文章 ¥39.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了使用Python和深度学习库TensorFlow、Keras实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电池容量预测。通过数据预处理、特征缩放、数据集拆分、模型构建、训练与测试，展示了如何构建并评估LSTM模型的性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

预测效果

在这里插入图片描述

文章概述

电池容量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电池容量预测

准备数据
特征缩放（数据预处理）
拆分数据集以进行训练和测试
将特征转换为 NumPy 数组并将数组重塑为 LSTM 模型接受的形状
构建 LSTM 网络的架构
编译并拟合模型（训练）
评估模型的性能（测试）

程序设计

#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

了解本专栏