四模型锂电池剩余寿命预测对比（LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU），NASA数据集，MATLAB代码

1. 研究背景锂离子电池在长期充放电循环中容量会逐渐衰减当容量低于某一阈值时即认为寿命终止EOL。准确预测电池剩余寿命RUL对保障设备安全运行、优化维护策略具有重要意义。本代码以电池容量数据为基础对比四种深度学习模型在容量预测及剩余寿命估计中的表现。2. 主要功能使用四种循环神经网络LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU进行电池容量预测对比训练集与测试集上的预测精度RMSE、R²、MAE、MAPE等指标根据容量阈值1.4识别剩余寿命生成多组对比图表预测曲线、误差条形图、散点拟合图、剩余寿命柱状图等3. 算法步骤数据导入读取两个电池数据集5号电池用于训练6号电池用于测试序列构建利用滑动窗口窗口长度kim2预测步长zim1构造输入-输出样本归一化将数据映射到[0,1]区间模型构建与训练分别构建LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU网络使用Adam优化器训练预测与反归一化对训练集与测试集进行预测并还原到原始量纲指标计算计算RMSE、R²、MAE、MAPE等评价指标剩余寿命估计查找预测容量首次低于阈值1.4的时刻可视化绘制10余组对比图表展示各算法表现结果输出命令行打印详细评价指标4. 技术路线输入特征过去2个时间点的容量值输出目标未来1个时间点的容量值网络结构LSTM / BiLSTM / GRU序列输入 → 150单元循环层 → ReLU → 全连接 → 回归输出BiGRU采用双向结构通过layerGraph连接前向与后向GRU输出在拼接层合并训练策略优化器Adam初始学习率0.001每350轮衰减为0.1倍正则化L2 0.0001梯度阈值1最大轮数500批大小32评价体系包含RMSE、R²、MSE、RPD、MAE、MBE、MAPE共7项指标5. 公式原理RMSERMSE1n∑i1n(yi−y^i)2 \text{RMSE} \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}RMSEn1​i1∑n​(yi​−y^​i​)2​R²决定系数R21−∑(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​MAPEMAPE1n∑i1n∣yi−y^iyi∣×100% \text{MAPE} \frac{1}{n}\sum_{i1}^{n}\left|\frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i}\right| \times 100\%MAPEn1​i1∑n​​yi​yi​−y^​i​​​×100%RPDRPDstd(y)std(y−y^) \text{RPD} \frac{\text{std}(y)}{\text{std}(y - \hat{y})}RPDstd(y−y^​)std(y)​LSTM/GRU单元通过门控机制遗忘门、输入门、输出门捕捉时间依赖BiLSTM/BiGRU则同时利用前向与后向时序信息提升预测稳定性6. 参数设定参数取值说明滑动窗口长度kim2输入历史步长预测步长zim1输出未来步长隐层单元数150LSTM/BiLSTM/GRU10BiGRU双向各10网络容量初始学习率0.001Adam优化器初始值学习率衰减每350轮 ×0.1稳定收敛L2正则化系数0.0001防止过拟合批大小32训练批次最大轮数500训练终止条件容量失效阈值1.4用于剩余寿命判定7. 运行环境软件MATLAB20208. 应用场景电池管理系统BMS实时预测电池容量衰减趋势提前预警寿命终点新能源设备如电动汽车、储能电站、无人机等辅助制定维护与更换策略工业设备健康管理可推广至其他具有退化特征的设备如电机、轴承的剩余寿命预测完整代码私信回复四模型锂电池剩余寿命预测对比LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRUNASA数据集MATLAB代码