企业官网建设流程全解析

地方门户网站设计,怎么建立自己的个人网站,企业网站策划案模板,做网站需要买什么MATLAB 代码基于 CNN-LSTM 混合神经网络的电池 SOC#xff08;State of Charge#xff09;预测#xff1a;一、主要功能 该代码实现了一个电池 SOC 预测模型#xff0c;使用卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;与长短期记忆网络#xff08;LSTM#xff09;结合的混合…MATLAB 代码基于 CNN-LSTM 混合神经网络的电池 SOCState of Charge预测一、主要功能该代码实现了一个电池 SOC 预测模型使用卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM结合的混合架构对电池的电流、电压等输入特征进行建模预测其 SOC 值。二、算法步骤数据导入与预处理从 Excel 文件读取数据并进行采样每10行取1行。划分训练集70%和测试集30%。对输入输出数据进行归一化缩放到 [0,1] 区间。数据重构与格式转换将数据重塑为 4D 格式以适应 CNN-LSTM 输入。转换为cell数组格式以适配trainNetwork函数。构建 CNN-LSTM 网络使用序列输入层 → 序列折叠 → CNN 层 → LSTM 层 → 全连接层 → 回归输出层。包含卷积、批量归一化、激活、池化、Dropout、LSTM 等层。模型训练与预测使用 Adam 优化器训练 100 个 epoch。对训练集和测试集进行预测。结果反归一化与评估将预测结果还原至原始尺度。计算 RMSE、R²、MAE、MAPE、RPD 等多种评估指标。可视化分析绘制特征曲线、相关性热力图、3D 散点图、预测对比图、误差分布图等。三、技术路线数据处理采样 → 归一化 → 序列化 → 格式转换模型架构CNN特征提取 LSTM时序建模 全连接回归输出训练策略Adam 优化器 分段学习率 Dropout 正则化评估体系多指标评估 误差统计分析 图形化展示四、公式原理1. 归一化公式XnormX−Xmin⁡Xmax⁡−Xmin⁡ X_{\text{norm}} \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}Xnorm​Xmax​−Xmin​X−Xmin​​2. 评估指标RMSERMSE1n∑i1n(yi−y^i)2 RMSE \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}RMSEn1​i1∑n​(yi​−y^​i​)2​R²R21−∑(yi−y^i)2∑(yi−yˉ)2 R^2 1 - \frac{\sum (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum (y_i - \bar{y})^2}R21−∑(yi​−yˉ​)2∑(yi​−y^​i​)2​MAEMAE1n∑∣yi−y^i∣ MAE \frac{1}{n} \sum |y_i - \hat{y}_i|MAEn1​∑∣yi​−y^​i​∣MAPEMAPE100%n∑∣yi−y^iyi∣ MAPE \frac{100\%}{n} \sum \left| \frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i} \right|MAPEn100%​∑​yi​yi​−y^​i​​​五、参数设定参数设定值说明训练集比例70%用于模型训练测试集比例30%用于模型验证输入维度2电流、电压特征数量输出维度1SOC预测目标CNN 滤波器数32, 64两个卷积层LSTM 隐藏单元数50时序建模能力Dropout 率0.2防止过拟合学习率初始 0.01每 50 轮下降为 0.1 倍优化器设置训练轮数100最大 epoch 数六、运行环境软件环境MATLAB需支持 Deep Learning Toolbox硬件建议支持 GPU 加速非必需但可提升训练速度数据格式Excel 文件.xlsx包含电流、电压、SOC 列七、应用场景该模型适用于电动汽车电池管理系统BMS储能系统 SOC 估计电池健康状态监测实验室电池数据建模与分析完整代码私信回复基于CNN-LSTM锂电池SOC估计MATLAB代码二维图三维图