一种基于特征筛选技术的锂电池健康状态预测方法

本发明公开了一种基于特征筛选技术的锂电池健康状态预测方法。其中，基于特征筛选技术的锂电池健康状态预测方法，包括以下步骤：数据集的获取；初始特征的提取与初步处理；特征集的筛选；机器学习模型的初步训练；机器学习模型的评估与优化；锂电池健康状态预测与验证。本发明利用有效的基于费舍尔信息矩阵特征筛选技术通过评估参数估值的不确定性，间接揭示了特征与目标输出之间的复杂关系，不仅能够有效捕捉特征之间的线性与非线性相互作用，还能反映多参数模型中各个特征的联合影响，提供更为全面和准确的特征选择依据；此外，基于费舍尔信息矩阵特征筛选技术适用于线性和非线性模型，尤其在处理具有复杂相互作用的多参数模型时，表现出较强的鲁棒性和精度。