VMD-Transformer-GRU组合模型锂电池剩余寿命预测（NASA电池数据集容量特征提取+RUL电池剩余寿命预测）MATLAB代码

代码功能

1. rongliangtiqu.m - 电池容量数据提取

主要功能：从NASA电池数据集中提取放电容量数据并进行可视化分析

算法步骤：

1. 导入四个电池数据集(B0005, B0006, B0007, B0018)
2. 遍历每个电池的循环数据，筛选放电循环
3. 提取放电容量数据并存储到对应数组
4. 绘制容量衰减曲线图
5. 导出数据到Excel文件

2. main_VMD_Transformer_GRU.m - 组合预测模型

主要功能：使用VMD-Transformer-GRU组合模型进行电池容量时间序列预测（电池剩余寿命预测，RUL预测）

技术路线与算法步骤

第一阶段：数据预处理

输入：原始电池容量序列 ↓ 数据划分：训练集(B0005) + 测试集(B0006) ↓ 构建时序数据集：延时步长(kim=2)，预测步长(zim=1)

第二阶段：变分模态分解(VMD)

公式原理：

m i n u k , ω k ∑ k ‖ ∂ t [ ( δ ( t ) + j / π t ) ∗ u k ( t ) ] e ( − j ω k t ) ‖ 2 2 s . t . ∑ k u k = f ( t ) min{uk},{ωk} {∑k‖∂t[(δ(t)+j/πt)*uk(t)]e^(-jωkt)‖₂²} s.t. ∑k uk = f(t)minuk,ωk∑k‖∂t[(δ(t)+j/πt)∗uk(t)]e(−jωkt)‖22​s.t.∑kuk=f(t)
其中：

• uk：第k个模态分量
• ωk：中心频率
• f(t)：原始信号

参数设定：

• α = 2500（带宽约束）
• K = 12（模态数量）
• τ = 0（噪声容限）
• tol = 1e-7（收敛容差）

第三阶段：Transformer-GRU混合模型

模型架构：

输入层 → 位置编码 → 自注意力层 ×2 → GRU层 → 输出层

关键技术：

1. 位置编码：处理序列位置信息
2. 自注意力机制：捕捉长距离依赖关系
   A t t e n t i o n ( Q , K , V ) = s o f t m a x ( Q K T / √ d k ) V Attention(Q,K,V) = softmax(QKᵀ/√dₖ)VAttention(Q,K,V)=softmax(QKT/√dk​)V
3. LSTM门控机制：
   f t = σ ( W f ⋅ [ h t − 1 , x t ] + b f ) f_t = σ(W_f·[h_{t-1}, x_t] + b_f)ft​=σ(Wf​⋅[ht−1​,xt​]+bf​)
   i t = σ ( W i ⋅ [ h t − 1 , x t ] + b i ) i_t = σ(W_i·[h_{t-1}, x_t] + b_i)it​=σ(Wi​⋅[ht−1​,xt​]+bi​)
   o t = σ ( W o ⋅ [ h t − 1 , x t ] + b o ) o_t = σ(W_o·[h_{t-1}, x_t] + b_o)ot​=σ(Wo​⋅[ht−1​,xt​]+bo​)

第四阶段：预测与评估

• 各IMF分量独立预测
• 结果叠加得到最终预测
• 多指标性能评估

参数设定详情

VMD参数

alpha=2500;% 带宽约束tau=0;% 噪声容限K=12;% 模态数DC=0;% 无直流分量init=1;% 均匀初始化tol=1e-7;% 收敛容差

模型参数

kim=2;% 历史步长zim=1;% 预测步长numHeads=4;% 注意力头数numKeyChannels=128;% 键通道数GRU_units=64;% GRU隐藏单元

训练参数

MaxEpochs=1000;MiniBatchSize=64;LearnRate=0.001;L2Regularization=0.001;

运行环境要求

软件环境：

• MATLAB R2024b或更高版本

应用场景

主要应用领域：

1. 锂电池健康状态预测
2. 剩余使用寿命(RUL)估计
3. 时间序列预测研究

适用数据特征：

• 非线性、非平稳时间序列
• 具有周期性和趋势性的数据
• 需要长期依赖关系建模的场景

该代码提供了一套完整的从数据预处理到模型预测的解决方案，特别适用于复杂时间序列的预测分析任务。

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