预测寿命的程序可以根据不同的方法和需求进行编写。以下是一个基于Matlab的锂电池剩余寿命预测的程序示例，使用了Transformer-LSTM模型：
```matlab
%% 清空环境
clear；
clc；
close all；
format compact；
tic；
% 加载数据
load（'B0005.mat'）；
m1 = 616； % 数据点数量
n1 = 168； % 放电数据数量
% 提取电池容量特征
[~, index] = sortrows（{B0005.cycle.type}.'）；
B0005.cycle = B0005.cycle（index）；
clear index；
% 初始化变量
A = zeros（168, 1）；
j = 1；
% 处理数据
for i = 171:338
A（j, 1） = B0005.cycle（i）.data.value；
j = j + 1；
end
% 训练和预测
% 这里需要调用训练好的Transformer-LSTM模型进行预测
% 假设已经有一个训练好的模型model
predicted_lifetime = predict_with_model（model, A）；
% 显示预测结果
disp（['Predicted battery life: ', num2str（predicted_lifetime）, ' cycles.']）；
toc；
```
请注意，这个示例程序假设你已经有一个训练好的Transformer-LSTM模型`model`，并且数据文件`B0005.mat`包含了所需的电池数据。你需要根据实际的数据集和模型进行相应的调整。
如果你需要其他类型的寿命预测程序，例如基于统计方法或机器学习的模型，你可能需要使用不同的编程语言和库，如Python的Scikit-learn或TensorFlow，并根据具体的算法和数据进行编写。
