MATLAB-基于Transformer模型的NASA锂电池剩余寿命预测

matlab R2023b以上

一、数据集

首先从NASA数据集中提取电池容量特征，然后基于B0005号电池数据训练，用B0006号电池数据测试预测

二、模型预测效果

transformer训练集数据误差：

平均绝对误差mae为：       0.00815

均方误差mse为：          0.00023783

均方误差根rmse为：        0.015422

平均绝对百分比误差mape为：  0.50625 %

拟合优度R2为：      0.99294

transformer测试集数据误差：

平均绝对误差mae为：       0.013448

均方误差mse为：          0.00059922

均方误差根rmse为：        0.024479

平均绝对百分比误差mape为：  0.84901 %

拟合优度R2为：      0.98874

三、代码获取

感兴趣的朋友可以关注最后一行

% 参数设置
maxEpochs = 100;
miniBatchSize = 32;
learningRate = 0.001;
solver = 'adam';
shuffle = 'every-epoch';
gradientThreshold = 10;
executionEnvironment = "auto"; % chooses local GPU if available, otherwise CPUoptions = trainingOptions(solver, ...'Plots','training-progress', ...'MaxEpochs', maxEpochs, ...'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...'Shuffle', shuffle, ...'InitialLearnRate', learningRate, ...'GradientThreshold', gradientThreshold, ...'ExecutionEnvironment', executionEnvironment);%% https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpmckpZr