一种钠离子电池健康状态预测方法、系统及介质

本发明公开了一种钠离子电池健康状态预测方法、系统及介质，预测方法包括：提取健康特征；评估各健康特征与电池寿命之间的相关性；基于鹦鹉优化算法优化反向传播神经网络；计算平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和均方误差，并评估钠离子电池健康状态的预测性能，以预测钠离子电池健康状态。本发明通过利用鹦鹉优化算法的快速收敛特性，可以在较短时间内为BP神经网络找到一个较好的初始权重和偏置设置，从而加速BP神经网络的训练过程。并且鹦鹉优化算法通过引入种群多样性和变异策略，有助于BP神经网络在训练过程中避免过拟合，提高模型的泛化能力。二者结合可以在钠离子电池的健康状态预测领域表现出更好的性能。