电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测
预测效果
基本描述
电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测
运行环境Matlab2023b及以上
Matlab代码，运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上
往期回顾
截至目前，锂电池预测相关文章已发多篇，汇集如下：
锂电池SOH预测
电池预测 | 第19讲 基于BiGRU双向门控循环单元的锂电池SOH预测，附锂电池最新文章汇集
锂电池SOC估计
电池预测 | 第16讲 Matlab基于LSTM神经网络的锂电池锂电池SOC估计
电池预测 | 第15讲 Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计
电池预测 | 第14讲 Matlab基于BP神经网络的锂电池锂电池SOC估计
高创新 | PyTorch基于改进Informer模型的锂电池SOC估计
锂电池寿命预测
电池预测 | 第20讲 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第18讲 基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第17讲 基于Transformer-BiGRU的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第13讲 基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第12讲 基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第11讲 基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第10讲 基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第9讲 基于Transformer的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第8讲 基于ARIMA的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第7讲 基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测
电池预测 | 第6讲 基于ALO-SVR蚁狮优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测
电池预测 | 第5讲 基于BiGRU锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第4讲 基于GRU锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第3讲 基于BiLSTM锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第2讲 基于LSTM锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第1讲 基于机器学习的锂电池寿命预测
程序设计
- 完整程序和数据获取方式私信回复电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测。
clc;
clear;
close all;
warning off;
rng('default');
%退化量阈值
THL = 1.3;
load capacity.mat
%%
data=dat;
t = [1:length(dat)]/10;
yk = data(:,2)';
figure;
plot(t,data);
ylabel('退化数据');
%%
%估计参数
%对上述过程进行EM参数估计
%迭代次数
Iter = 100;
%参数初始值
a0 = 1;
epls0 = 1;
c0 = 1;
delta0= 1;
n = length(yk);
a_ = zeros(1,Iter);
epls_ = zeros(1,Iter);
c_ = zeros(1,Iter);
delta_= zeros(1,Iter);
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229