一种基于Spearman-ReliefF特征选择算法的预测电池健康度的方法

一种基于Spearman‑ReliefF特征选择算法的预测电池健康度的方法，具体包括以下步骤：绘制五类特征相应A个周期下的曲线图和电池SOH变化曲线；构建B种电池SOH相关特征，每种特征下具有A个值；使用Spearman‑ReliefF特征选择算法对整理的特征点进行筛选：构建相应的数据驱动模型输出预测结果。本申请技术方案在提升电池SOH预测精度的同时，有效解决了特征冗余与干扰问题，增强了模型的泛化性与鲁棒性，能够满足复杂电池使用环境下的健康状态评估需求，为电池健康管理和生命周期预测提供了可靠的技术支撑，具有广泛的实用价值与推广意义。