请给我一个用cnn-bilstm预测电池健康状态的matlab，并且详细解释每一行的意思

以下是一个用CNN-BiLSTM预测电池健康状态的MATLAB代码，希望能对您有所帮助。在代码中，我们使用了MATLAB自带的Deep Learning Toolbox和Signal Processing Toolbox。

% 加载数据
load bat_data.mat

% 数据预处理
data = normalize(data);

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * size(data, 1));
train_data = data(1:train_size, :);
test_data = data(train_size+1:end, :);

% 设置超参数
input_size = size(data, 2);
output_size = 3;
num_filters = 32;
filter_size = 5;
lstm_units = 64;
dropout_rate = 0.5;
learning_rate = 0.001;
num_epochs = 100;
mini_batch_size = 64;

% 构建CNN-BiLSTM模型
layers = [
    sequenceInputLayer(input_size)
    convolution2dLayer([filter_size 1], num_filters)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1])
    sequenceFoldingLayer
    bilstmLayer(lstm_units, 'OutputMode', 'last')
    dropoutLayer(dropout_rate)
    fullyConnectedLayer(output_size)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', learning_rate, ...
    'MaxEpochs', num_epochs, ...
    'MiniBatchSize', mini_batch_size, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
XTrain = cell(size(train_data, 1), 1);
for i = 1:size(train_data, 1)
    XTrain{i} = train_data(i, :)';
end
YTrain = categorical(train_label);
model = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 测试模型
XTest = cell(size(test_data, 1), 1);
for i = 1:size(test_data, 1)
    XTest{i} = test_data(i, :)';
end
YTest = categorical(test_label);
YPred = classify(model, XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

下面是对每一行代码的详细解释：

1. `load bat_data.mat`: 加载数据，这里我们假设数据文件名为`bat_data.mat`。

2. `data = normalize(data)`: 数据预处理，对数据进行归一化处理，使其在0到1之间。

3. `train_ratio = 0.8;`: 划分训练集和测试集的比例，这里我们将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。

4. `train_size = round(train_ratio * size(data, 1));`: 计算训练集的大小，即前80%的数据。

5. `train_data = data(1:train_size, :);`: 获取训练集数据。

6. `test_data = data(train_size+1:end, :);`: 获取测试集数据。

7. `input_size = size(data, 2);`: 获取输入数据的特征维度。

8. `output_size = 3;`: 输出数据的类别数，这里我们假设有3个类别。

9. `num_filters = 32;`: CNN层使用的卷积核数量。

10. `filter_size = 5;`: CNN层使用的卷积核大小。

11. `lstm_units = 64;`: BiLSTM层使用的LSTM单元数量。

12. `dropout_rate = 0.5;`: Dropout层的丢弃比例。

13. `learning_rate = 0.001;`: Adam优化器的初始学习率。

14. `num_epochs = 100;`: 训练的轮数。

15. `mini_batch_size = 64;`: 每个小批量的大小。

16. `layers = [...]`: 构建CNN-BiLSTM模型的网络层，具体解释见下文。

17. `options = trainingOptions('adam', ...`: 设置训练选项，包括优化器类型、学习率、轮数、小批量大小等。

18. `XTrain = cell(size(train_data, 1), 1);`: 将训练集数据转换为cell数组。

19. `for i = 1:size(train_data, 1)`: 将每个训练样本的特征转换为列向量。

20. `XTrain{i} = train_data(i, :)';`: 将训练样本的特征转换为列向量。

21. `YTrain = categorical(train_label);`: 将训练集标签转换为分类向量。

22. `model = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);`: 训练CNN-BiLSTM模型。

23. `XTest = cell(size(test_data, 1), 1);`: 将测试集数据转换为cell数组。

24. `for i = 1:size(test_data, 1)`: 将每个测试样本的特征转换为列向量。

25. `XTest{i} = test_data(i, :)';`: 将测试样本的特征转换为列向量。

26. `YTest = categorical(test_label);`: 将测试集标签转换为分类向量。

27. `YPred = classify(model, XTest);`: 使用训练好的模型对测试集数据进行分类预测。

28. `accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);`: 计算分类准确率。

29. `disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);`: 输出分类准确率。