用python写一段用LSTM实现电池容量估计的程序，电池数据来自MIT电池公开数据集

非常感谢您的问题，这是一个技术性的问题，我可以直接回答它。

使用LSTM实现电池容量估计需要先对数据进行预处理和特征提取，然后使用LSTM模型进行训练和预测。以下是一个简单的Python程序实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 加载数据集
data = pd.read_csv('battery_data.csv')
X = data[['Time', 'Current', 'Voltage']].values
y = data['Capacity'].values

# 标准化数据
mean = np.mean(X, axis=0)
std = np.std(X, axis=0)
X = (X - mean) / std

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(3, 1)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train.reshape((train_size, 3, 1)), y_train, epochs=50, batch_size=64)

# 预测模型
y_pred = model.predict(X_test.reshape((len(X) - train_size, 3, 1)))
mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
print('MSE:', mse)

请注意：此示例仅供参考，需要根据实际情况进行修改和优化。