Transformer预测 | Pytorch实现基于Transformer的锂电池寿命预测（NASA数据集）

已于 2023-10-08 12:43:10 修改
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分类专栏： Transformer模型 文章标签： transformer pytorch 深度学习
于 2023-10-08 12:42:53 首次发布
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使用Pytorch 1.8.0和pandas 0.24.2，基于Transformer模型进行锂电池寿命预测。根据电池历史数据如电流、电压和容量，预测电池剩余使用寿命(RUL)。模型包括输入、归一化、降噪和Transformer四个部分。

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文章目录

效果一览

1

文章概述

Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测，环境为pytorch 1.8.0，pandas 0.24.2

2

随着充放电次数的增加，锂电池的性能逐渐下降。电池的性能可以用容量来表示，故寿命预测 (RUL) 可以定义如下：
SOH(t)=CtC0×100%,
其中，C0 表示额定容量，Ct 表示 t 时刻的容量。等到 SOH 降到 70-80% 时，电池可以报废。我们要做的是用电池的历史数据，比如电流、电压和容量，对电池的下降趋势进行建模。然后，用训练好的模型来预测电池的 RUL。

3

模型描述

模型总共有四个部分：输入、归一化、降

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