基于LSSVM的锂电池剩余寿命预测 [电池容量提取+锂电池寿命预测]Matlab代码(单变量)

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

电池容量提取:(部分代码+图像结果)

寿命预测部分代码和图像:

3、代码获取


1、代码简介

基于最小二乘向量机(LSSVM)的锂电池剩余寿命预测 [电池容量提取+锂电池寿命预测] Matlab代码(单变量)

NASA数据集,B0005号电池数据训练,B0006号电池数据测试预测。

无需更改代码,双击main直接运行!!!

1、内含“电池容量提取”“锂电池寿命预测”两个部分完整代码和NASA的电池数据

2、提取NASA数据集的电池容量,此处以以历史容量作为输入,采用迭代预测的方法对之后的容量进行

预测,本代码采用NASA的B0005号和B0006号电池数据作为数据集。

注:

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等,图很多,符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高(代码编写风格见下图)

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

电池容量提取:(部分代码+图像结果)

寿命预测部分代码和图像:

3、代码获取

点击下方了解更多!

基于LSSVM (Least Squares Support Vector Machine) 的航空发动机剩余寿命预测通常涉及到机器学习在工业领域的应用,特别是用于监控和维护。LSSVM是一种改良的SVM算法,它通过最小化残差平方和来求解支持向量,适用于处理线性可分或近似线性的数据。 代码示例可能会包含以下几个步骤: 1. **数据预处理**:收集历史运行数据,包括温度、压力、振动等指标,并对其进行清洗和特征工程,如归一化、标准化等。 2. **模型构建**:导入相关的库,如`scikit-learn`中的`LassoLarsLSVR`或自定义的LSSVM实现。设置合适的参数,如惩罚系数C、核函数类型等。 ```python from sklearn.svm import LassoLarsLSVR # 参数设置 model = LassoLarsLSVR(kernel='linear', C=1) ``` 3. **训练模型**:使用历史数据集拟合模型,得到支持向量机预测模型。 ```python X_train, y_train = ... # 训练数据 model.fit(X_train, y_train) ``` 4. **预测及评估**:对新的发动机数据进行预测,计算剩余寿命,并可能通过交叉验证或ROC曲线等方式评估模型性能。 ```python X_test = ... # 测试数据 predicted_life = model.predict(X_test) ``` 5. **结果分析**:解读预测结果,结合业务知识判断是否需要采取预防性维护措施。 请注意,这只是一个基础框架,实际代码会根据具体的数据集、问题复杂度以及需求进行调整。同时,由于LSSVM并非专用于寿命预测的标准选择,其他回归算法(如神经网络、随机森林)也可能会有更好的效果。
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