最后，提取的是四块电池的从初始温度到最高点的平均温度数据，它将作为预测锂电池的剩余使用寿命的备选健康因子。其次，提取的是四块电池的放电至截止电压的时间数据，它将作为预测锂电池的剩余使用寿命的备选健康因子。上一节中从相关数据中提取备选健康指标，本节通过运用Pearson相关性分析法来探讨温度特征、电压特征与电池容量间的关联关系，做好锂电池剩余使用寿命的准确预测的准备工作。如果有没能成功运行的话，我会

基于 SVR 的锂电池剩余使用寿命预测

对于锂电池剩余使用寿命预测的研究，选用NASA预测中心的锂电池数据作为数据集，从中提取能作为锂电池性能衰退特征的健康因子。为了使预测模型更适合实际应用场景，采用锂电池的容量数据替代剩余使用寿命数据作为预测模型的输出数据。构建了支持向量回归（SVR）模型来预测锂电池的剩余使用寿命。为了有效提高锂电池剩余使用寿命的精确性，提出麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量回归的方法，得到SSA-SVR模型。