基于CNN-LSTM锂电池SOC估计，MATLAB代码，二维图+三维图

MATLAB 代码基于 CNN-LSTM 混合神经网络的电池 SOC（State 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

1. 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）。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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：

Xnorm=X−Xmin⁡Xmax⁡−Xmin⁡ X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}Xnorm​=Xmax​−Xmin​X−Xmin​​

2. 评估指标：

• RMSE：
  RMSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2 RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}RMSE=n1​i=1∑n​(yi​−y^​i​)2​
• R²：
  R2=1−∑(yi−y^i)2∑(yi−yˉ)2 R^2 = 1 - \frac{\sum (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum (y_i - \bar{y})^2}R2=1−∑(yi​−yˉ​)2∑(yi​−y^​i​)2​
• MAE：
  MAE=1n∑∣yi−y^i∣ MAE = \frac{1}{n} \sum |y_i - \hat{y}_i|MAE=n1​∑∣yi​−y^​i​∣
• MAPE：
  MAPE=100%n∑∣yi−y^iyi∣ MAPE = \frac{100\%}{n} \sum \left| \frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i} \right|MAPE=n100%​∑​yi​yi​−y^​i​​​

五、参数设定

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