【Transformer时序预测】基于Transformer-LSTM实现锂电池寿命预测附matlab代码

% 导入数据集
load(‘battery_data.mat’); % 假设锂电池数据保存在battery_data.mat文件中

% 数据预处理
% 这里省略了数据预处理的步骤，包括数据归一化、特征提取等

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集占总数据的比例
train_size = round(train_ratio * size(data, 1));
train_data = data(1:train_size, 😃;
test_data = data(train_size+1:end, 😃;

% 构建Transformer-LSTM模型
model = create_transformer_lstm_model(); % 自定义创建Transformer-LSTM模型的函数

% 训练模型
num_epochs = 100; % 训练轮数
batch_size = 32; % 批大小
train_model(model, train_data, num_epochs, batch_size);

% 进行锂电池寿命预测
predicted_life = predict_battery_life(model, test_data);

% 显示结果
plot_results(test_data, predicted_life);

% 自定义函数实现部分

function model = create_transformer_lstm_model()
% 创建并配置Transformer-LSTM模型
% 这里省略了模型的具体实现，包括输入层、Transformer编码器、LSTM解码器等

% 返回模型
model = …; % 返回创建好的模型
end

function train_model(model, train_data, num_epochs, batch_size)
% 训练模型
% 这里省略了模型训练的具体步骤，包括数据分批、模型优化器的选择、损失函数的定义等

% 返回训练好的模型
trained_model = …; % 返回训练好的模型
end

function predicted_life = predict_battery_life(model, test_data)
% 使用模型进行锂电池寿命预测
% 这里省略了锂电池寿命预测的具体步骤

% 返回预测结果
predicted_life = …; % 返回预测结果
end

function plot_results(test_data, predicted_life)
% 绘制实际寿命和预测结果的图形
% 这里省略了绘图的具体步骤

% 显示图形
end