预测模型的训练方法、预测方法和系统、设备、存储介质

本发明提供了一种预测模型的训练方法、预测方法和系统、设备、存储介质。该预测模型的训练方法，其包括如下步骤：S1、获取数据集，所述数据集包括第一锂离子电池在不同充放电倍率下的容量保持率；S2、采用机器学习对所述数据集进行训练，得到所述预测模型。本发明可用于预测锂离子电池的快充性能；并且，基于机器学习算法及界面阻抗参数，本申请的方案可以使模型中的参数更稳定且客观，更少出现过拟合的问题，且可以快速、准确地预测锂离子电池的快充性能，并使结果可视化。