一种基于双重集成学习的锂电池生产定容的预测方法

本公开提供了一种基于双重集成学习的锂电池生产定容的预测方法，包括：筛选训练电池；根据训练电池的统计特征数据训练得到整体预测模型；对训练电池进行分类训练，得到每个电池类别的分类预测模型；将整体预测模型和所有分类预测模型进行集成，得到预测模型群；根据训练电池的工步时间序列数据训练，得到时间序列预测模型；获取待测电池的统计特征数据和工步时间序列数据，根据待测电池的统计特征数据和工步时间序列数据的异常情况，使用不同预测模型进行待测电池的定容预测。本公开利用统计特征数据和工步时间序列数据，有效提高定容预测的精度；采用双重集成的预测方法，弥补单一类型数据异常对预测精度的影响，提升预测效率，减少电池返工率。