锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计，附锂电池最新文章汇集
预测效果
基本描述
锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计，附锂电池最新文章汇集
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
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程序设计
- 完整程序和数据获取方式私信回复Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计，附锂电池最新文章汇集。
%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口
format compact;%压缩空格
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)';
t_test = double(t_test)';
%% 创建模型
layers = [
imageInputLayer([f_, 1, 1]) % 输入层 输入数据规模[10, 1, 1]
convolution2dLayer([3, 1], 16) % 卷积核大小 3*1 生成16张特征图
batchNormalizationLayer % 批归一化层
reluLayer % Relu激活层
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