神经网络预测锂电池剩余使用寿命matlab程序

以下是一个使用神经网络预测锂电池剩余使用寿命的MATLAB程序的示例：

% 加载数据
data = load('battery_data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,2),train_ratio,1-train_ratio);
X_train = X(:,trainInd);
y_train = y(trainInd);
X_test = X(:,testInd);
y_test = y(testInd);

% 创建神经网络
net = fitnet(10);
net.trainParam.showWindow = false;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,X_train,y_train);

% 测试神经网络
y_pred = net(X_test);

% 计算均方误差
mse = mean((y_pred - y_test).^2);

% 绘制预测结果和真实结果的对比图
plot(y_test);
hold on;
plot(y_pred);
legend('True','Predicted');
xlabel('Sample');
ylabel('Remaining Cycles');
title(['MSE: ',num2str(mse)]);

该程序首先加载了一个名为`battery_data.mat`的数据文件，其中包含了锂电池的一些特征和剩余使用寿命。然后将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练了一个具有10个隐藏层节点的神经网络，并使用测试集测试了该神经网络的性能。最后，计算了预测结果和真实结果之间的均方误差，并绘制了预测结果和真实结果的对比图。