【源码】基于机器学习的电池循环寿命预测系统

项目简介

本项目是一个基于机器学习的电池循环寿命预测系统，借助数据驱动的方法来预测电池在容量衰减前的循环寿命。此项目鼓励采用创新方法，不局限于原论文方法，以提升预测精度。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始电池数据进行处理，提取关键特征，为模型训练做准备。
2. 模型训练：运用机器学习算法（如线性回归、深度学习等）训练模型，以预测电池的循环寿命。
3. 模型评估：评估模型的预测精度，保证模型在验证集和测试集上的表现符合要求。
4. 结果提交：按照比赛规定的格式提交模型结果，涵盖训练日志、模型文件和预测结果。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装Python 3.x，并执行以下命令安装依赖库： bash pip install -r requirements.txt

2. 数据准备

下载比赛提供的数据集，将其放置在项目的data目录下，数据集包含训练集、验证集和测试集。

3. 模型训练

运行以下命令开始模型训练： bash python train.py --config config/competition.json 训练过程会生成训练日志，记录损失值、验证集精度等信息。

4. 模型评估

训练完成后，运行以下命令进行模型评估： bash python eval.py --model model/full_regression.pkl --data data/test_data.csv 评估结果会显示在控制台，并生成评估报告。

5. 结果提交

按照比赛规定的格式，将训练日志、模型文件和预测结果打包提交，提交前确保所有文件符合规范。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】