写一个LSTM预测SOH的代码
时间: 2023-03-25 12:03:44 浏览: 116
以下是一个简单的LSTM模型,用于预测SOH:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 生成训练数据
data = np.random.random((100, 10))
labels = np.random.randint(2, size=(100, 1))
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(data.reshape((100, 10, 1)), labels, epochs=10, batch_size=32)
# 使用模型进行预测
test_data = np.random.random((1, 10))
print(model.predict(test_data.reshape((1, 10, 1))))
```
这个模型使用了一个LSTM层和一个全连接层,用于预测二分类问题。输入数据的形状为(100, 10, 1),表示有100个样本,每个样本有10个时间步长,每个时间步长有1个特征。输出数据的形状为(100, 1),表示每个样本的标签为或1。模型使用二元交叉熵作为损失函数,使用Adam优化器进行训练。