简介： 一种锂电池健康状况的梯度提升树建模与预测方法，包括以下步骤：1)监测锂电池充电和放电过程并提取特征：在锂电池的充电和放电过程中，通过传感器监测并记录电池的参数数据，并从数据中提取特征；2)对提取到的特征进行选择：采用GBT模型进行预训练，得到特征在建立模型过程中的特征重要性，根据特征重要性对特征进行排序并选择排名靠前的特征；3)建立梯度提升树模型进行训练并评估：利用经过选择的特征建立梯度提升树模型并进行训练，采用五折交叉验证和网格搜索方法对模型的超参数进行选择和调优，最后对模型的预测性能进行评估。本发明从锂电池充电与放电过程中提取相关特征，实现对SoH的准确预测。