【摘 要】
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锂离子电池因优越的性能被广泛用于电动汽车及储能领域。而随着电池的不断使用和老化,其健康状态(State of Health,SOH)和性能会逐渐恶化,严重时会危及行驶安全。因此,SOH的准确预测对电池的维护和电动汽车的安全驾驶具有重要意义。基于机器学习的SOH预测方法因无需考虑电池内部复杂的反应机理受到人们的广泛关注,而其中的梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision T
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锂离子电池因优越的性能被广泛用于电动汽车及储能领域。而随着电池的不断使用和老化,其健康状态(State of Health,SOH)和性能会逐渐恶化,严重时会危及行驶安全。因此,SOH的准确预测对电池的维护和电动汽车的安全驾驶具有重要意义。基于机器学习的SOH预测方法因无需考虑电池内部复杂的反应机理受到人们的广泛关注,而其中的梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法具有泛化能力强、预测精度高等优点。因此,本文使用GBDT算法以实现良好的SOH预测
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