电池性能的预测方法、装置及电池性能预测模型的训练方法

本发明公开了一种电池性能的预测方法、装置及电池性能预测模型的训练方法。该预测方法包括：获取待预测电池的电池生产数据；结合显式特征交叉与隐式特征交叉对所述电池生产数据进行处理，得到特征交叉数据；通过多模型集成架构，基于所述特征交叉数据进行特征学习和特征拼接，确定所述特征交叉数据对应的高维特征向量；通过所述多模型集成架构，基于所述高维特征向量生成所述待预测电池对应的预测性能参数。该方案通过显式特征交叉和隐式特征交叉的有机结合对电池生产数据进行处理，为模型预测提供良好的数据基础；通过多模型集成架构生成预测性能参数，可以综合利用多个模型的预测能力；因此，该方案可以提高对电池性能进行预测的准确性。