EKF-LSTM预测SOC的MATALAB完整代码和思路

EKF (Extended Kalman Filter) 结合 LSTM (Long Short-Term Memory) 神经网络用于 SOC (State of Charge) 预测是一种结合了统计模型和深度学习的复杂方法，常用于电池状态估计。以下是使用 MATLAB 实现的一个简化的示例思路和部分代码片段：

1. **数据预处理**：
- 加载电池充放电历史数据，并将其划分为训练集和测试集。

   data = load('battery_data.mat');
   trainData = data(1:end-lookback+1:end,:);

2. **创建LSTM模型**：
- 定义LSTM网络结构，包括输入、隐藏层和输出单元。

   net = lstmLayer(hiddenUnits, 'OutputMode', 'last');
   layers = [sequenceInputLayer(trainData(:,1).size)
            lstmLayer(hiddenUnits)
            fullyConnectedLayer(1)
            regressionLayer];

3. **EKF部分**：
- 创建kalmanFilter对象，设置过程噪声和测量噪声。

   ekf = kalmanFilter;

4. **LSTM + EKF融合**：
- 使用EKF对LSTM输出进行滤波和预测，这通常涉及到将LSTM预测值作为EKF的状态向量。

   for i = 1:length(testData)
       % ... (这里包含LSTM预测和EKF更新步骤)
   end

5. **训练和预测**：
- 训练LSTM模型并应用EKF到预测过程中。

   options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);
   [trainedNet, ~] = trainNetwork(trainData, layers, options);
   predictedSOC = predict(trainedNet, testData);
   socFiltered = ekf.correct(predictedSOC);

6. **评估性能**：
- 可能会计算MSE（均方误差）或其他指标来衡量预测结果。

   mse = mean((testData.SOC - socFiltered).^2);