基于进化算法与数据驱动的锂离子电池寿命预测OA北大核心CSTPCD

锂离子电池因其长寿命而导致其设计和测试周期较长,因此,建立一个锂离子电池寿命预测模型对锂离子电池的开发和测试具有重要意义。基于数据驱动的锂离子电池寿命预测是一种有前景的预测方法,它可以在不需要专业知识的情况下进行预测。但是,基于数据驱动的预测方法对数据的要求较高,同时,大量的数据特征可能会降低学习模型的精度。为了解决这个问题,提出了一种基于进化算法的特征选择策略,该策略利用进化算法对锂离子电池训练数据的特征进行筛选,从而提高算法的精度。最终的实验结果在麻省理工学院提出的测试集上表现出了良好的效果。