本发明涉及
锂离子电池预测领域，是基于XGboost模型的锂离子电池荷电状态估算，包括以下步骤：将锂离子电池放电的数据划分为训练数据集和测试数据集，将训练数据集数据集中的电压、电流、温度作为特征输入XGBoost模型；设置XGBoost模型的参数；利用XGBoost模型对训练数据集进行训练；判定训练数据集的预测SOC与训练数据集真实的SOC误差，若误差最小，设置的XGBoost模型参数为最优参数；并将测试数据集中的电压、电流、温度作为特征输入XGBoost模型，利用得到XGBoost模型的最优参数对测试数据集进行预测，获得测试数据的预测SOC；提高估算精度和鲁棒性。
声明：
“基于XGboost模型的锂离子电池荷电状态估算” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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