本文主要是介绍Transformer预测 | 基于Transformer的锂电池寿命预测（Pytorch，CALCE数据集），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 文章概述
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
文章概述
Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测，环境为pytorch 1.8.0，pandas 0.24.2
随着充放电次数的增加，锂电池的性能逐渐下降。电池的性能可以用容量来表示，故寿命预测 (RUL) 可以定义如下：
SOH(t)=CtC0×100%,
其中，C0 表示额定容量，Ct 表示 t 时刻的容量。等到 SOH 降到 70-80% 时，电池可以报废。我们要做的是用电池的历史数据，比如电流、电压和容量，对电池的下降趋势进行建模。然后，用训练好的模型来预测电池的 RUL。
模型描述
模型：输入、归一化和 Transformer：
程序设计
- Transformer - CALCE.ipynb
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