1.一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：通過下述過程構(gòu)建而得：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：所述15%soc的滑窗取數(shù)法具體是：所述充電數(shù)據(jù)經(jīng)過分組聚合后得到一個逐漸遞增的soc序列，通過窗口大小為15，步長為1，在所述soc序列上進行滑動取數(shù)，得到多個相同長度的soc序列。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：所述對類別固定的分類特征，采用one-hot編碼方法將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器學(xué)習模型能夠處理的數(shù)值形式具體是：對于每一個類別型特征，確定其可能的類別數(shù)量；對于每一個數(shù)據(jù)點，創(chuàng)建一個長度為類別數(shù)量的二進制向量，向量中對應(yīng)類別的位置為1，其余位置為0；將原數(shù)據(jù)集中的每個類別型特征替換為其對應(yīng)的one-hot編碼向量。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：所述對類別非固定的分類特征采用embedding編碼方法處理的具體是：選擇一個合適的嵌入維度；創(chuàng)建一個隨機初始化的嵌入矩陣，行數(shù)為類別數(shù)量，列數(shù)為嵌入維度；在模型訓(xùn)練過程中，通過反向傳播算法優(yōu)化嵌入矩陣，嵌入矩陣作為網(wǎng)絡(luò)的一部分被訓(xùn)練；在模型訓(xùn)練和預(yù)測過程中，使用訓(xùn)練好的嵌入向量代替原始的類別標識。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：所述mlp模型的構(gòu)建過程包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋰電池soh的估算模型，其特征在于：所述lstm模型的構(gòu)建過程包括：
9.一種鋰電池soh的估算模型的構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于：包括：
10.一種鋰電池soh的估算模型的應(yīng)用方法，其特征在于：以預(yù)設(shè)的頻率記錄大于15%soc的充電明細數(shù)據(jù)，記錄每輛車的額定參數(shù)，將充電明細數(shù)據(jù)按照構(gòu)造訓(xùn)練集的方式進行處理，加載已經(jīng)訓(xùn)練好的如權(quán)利要求1至8任一項所述的鋰電池soh的估算模型，并輸入處理后的訓(xùn)練集中的特征數(shù)據(jù)，由所述鋰電池soh的估算模型將所述特征數(shù)據(jù)通過模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行推理計算，輸出預(yù)測的soh值。