楼主: 南唐雨汐
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[学习资料] MATLAB实现基于DTW-ELM 动态时间规整(DTW)结合极限学习机(ELM)进行锂电池剩余寿命(RUL)预测的详细项目实例(含完整的程序,GUI ... [推广有奖]

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南唐雨汐 在职认证  发表于 2025-11-6 08:42:38 |AI写论文

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目录
MATLAB实现基于DTW-ELM 动态时间规整(DTW)结合极限学习机(ELM)进行锂电池剩余寿命(RUL)预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
面向多工况的统一RUL预测 5
提升小样本与异步采样条件下的鲁棒性 5
降低训练与上线成本 5
提供可解释的健康对齐指标 5
支持边缘部署与在线推理 5
贯通从数据生成到全栈验证 6
支撑资产评估与运维策略优化 6
项目挑战及解决方案 6
序列长度与相位错位 6
工况漂移与测量噪声 6
标签构造与阈值一致性 6
计算效率与在线可用性 6
不确定性与异常检测 7
可解释性与工程协同 7
项目模型架构 7
数据与特征层 7
窗口与切片层 7
DTW对齐与距离嵌入层 7
特征融合与降维层 7
ELM回归层 8
验证与选择层 8
推理与平滑层 8
项目模型描述及代码示例 8
数据预处理与标准化 8
滑动窗口切片 8
DTW距离与路径(带Sakoe-Chiba约束) 9
DTW嵌入特征构造(K近邻距离向量+路径统计) 9
ELM训练(岭正则闭式解) 10
ELM预测与平滑 10
RUL标签构造与评估指标 11
端到端演示(拼接DTW嵌入与ELM回归) 11
项目应用领域 11
车载动力电池健康评估与维保计划 11
储能场站电池簇巡检与资产评估 12
产线分选与入库质检 12
实验室新化学体系验证 12
二次利用与梯次场景 12
项目特点与创新 12
弹性对齐与回归一体化 12
低算力高效率 12
可解释可溯源 13
端到端可移植 13
面向异常与风险的双通道输出 13
小样本友好 13
工程调参与监控闭环 13
与机理知识的轻量融合 13
项目应该注意事项 13
数据一致性与口径统一 13
窗口与带宽的工程选择 14
正则化与数值稳定 14
可靠性与冗余机制 14
部署可观测性 14
项目模型算法流程图 14
项目数据生成具体代码实现 15
项目目录结构设计及各模块功能说明 17
项目目录结构设计 17
各模块功能说明 17
项目部署与应用 18
系统架构设计 18
部署平台与环境准备 18
模型加载与优化 18
实时数据流处理 18
可视化与用户界面 18
GPU/TPU加速与并行 18
系统监控与自动化管理 19
自动化CI/CD与灰度发布 19
安全与隐私 19
项目未来改进方向 19
多模态健康表征融合 19
度量学习与可学习对齐 19
不确定性量化与风险定价 19
在线自适应与迁移 20
规范化数据与评测基准 20
项目总结与结论 20
程序设计思路和具体代码实现 20
第一阶段:环境准备 20
清空环境变量 20
关闭报警信息 21
关闭开启的图窗 21
清空变量 21
清空命令行 21
检查环境所需的工具箱 21
检查环境是否支持所需的工具箱,若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 21
配置GPU加速 22
第二阶段:数据准备 22
数据导入和导出功能 22
文本处理与数据窗口化 23
数据处理功能 24
数据处理功能(填补缺失值和异常值的检测和处理功能) 24
数据分析 24
数据分析(平滑异常数据、归一化和标准化等) 24
特征提取与序列创建 25
划分训练集和测试集 25
参数设置 25
第三阶段:算法设计和模型构建及参数调整 26
算法设计和模型构建 26
优化超参数 28
防止过拟合与超参数调整 28
第四阶段:模型训练与预测 29
设定训练选项 29
模型训练 30
用训练好的模型进行预测 30
保存预测结果与置信区间 30
第五阶段:模型性能评估 31
多指标评估(MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE) 31
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 31
设计绘制误差热图 32
设计绘制残差分布图 32
设计绘制预测性能指标柱状图 32
第六阶段:精美GUI界面 32
完整代码整合封装 38
结束 54
锂电池在储能、电动车、无人设备与高端电子产品中承担关键供能角色,安全性与经济性高度依赖健康状态(SOH)与剩余寿命(RUL)的高精度预测。传统基于等效电路与机理模型的方法需要大量实验标定与复杂的参数估计,面对不同化学体系、不同倍率、温度梯度与充放电策略时,泛化成本陡增。数据驱动路线能够在无需完整机理参数的前提下,直接从时序测量中学习退化规律,但在跨工况、跨批次与跨设备迁移时,时序长度不对齐、采样异步与退化阶段错位等问题会显著降低模型可用性。动态时间规整(DTW)通过弹性对齐不同长度与相位的序列,使得相似退化轨迹在时间维度上可比较,可有效缓解工况差异导致的相位漂移;极限学习机(ELM)作为单隐层前馈网络的快速学习范式,使用随机隐藏层与闭式解输出权重,大幅减少训练时间并便于在线更新。将DTW与ELM结合,可形成“先对齐、再回归”的高效RUL回归管线:先以DTW对充放电过程的关键健康特征(如容量衰减曲线、内阻上升轨迹、端电压恢复曲线、dV/ ...
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