一种改进萤火虫算法优化XGBoost的电能表电池寿命预测方法

本发明涉及状态预测技术领域，尤其涉及一种改进萤火虫算法优化XGBoost的电能表电池寿命预测方法，包括收集电能表的温度T、电压V和使用频率F以及电池的使用寿命L，收集的数据进行归一化处理，将数据集分为训练集和测试集，使用最小方误差MSE作为目标函数来评估模型性能，初始化萤火虫算法参数，迭代优化XGBoost，执行完所有迭代后，选择适应度最优的萤火虫的位置xbest作为最优的超参数组合，使用最优的超参数组合训练最终的XGBoost回归模型，并在测试集上评估模型的性能，计算MSE；本发明通过预测电池的剩余寿命，可以在电池失效之前进行更换，避免断电示数丢失的情况，减少人工成本，提高计量和运维的效率。