一种基于模态分解与稀疏注意力的锂电池寿命预测方法

本发明涉及一种基于模态分解与稀疏注意力的锂电池寿命预测方法。该方法首先对电池容量衰减曲线进行3σ‑线性回归检测与校正，滤除离群值以增强数据稳定性；随后利用ICEEMDAN分解方法提取容量序列中的不同模态分量，分别建模残差与趋势特征；对残差分量引入稀疏注意力机制以提升对关键特征的捕捉能力；最终通过引力搜索算法在候选基学习器中筛选最优模型，构建Stacking集成结构完成容量预测，并依据容量衰减曲线预测剩余寿命。该方法有效提升了模型的预测精度、稳定性与泛化能力，适用于复杂工况下锂电池寿命的高效估算。