本文主要是介绍Transformer预测 | 基于Transformer的锂电池寿命预测(Pytorch,CALCE数据集),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 文章概述
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
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
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。
模型描述
模型:输入、归一化和 Transformer:
程序设计
- Transformer - CALCE.ipynb
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