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摘要 — 使用早期退化数据进行电池循环寿命预测在整个电池产品生命周期中具有许多潜在应用。因此，已经提出了各种数据驱动方法来对电池循环寿命进行点预测，而无需对电池退化机制有最少的了解。然而，以较低的经济和技术风险管理迅速增加的报废电池数量需要对循环寿命进行量化的不确定性预测，而这仍然缺乏。这些先进的数据驱动方法的可解释性（即高预测精度的原因）也值得研究。这里引入了一个分位数回归森林 (QRF) 模型，该模型的优点是不假设任何特定的循环寿命分布，除了高精度的点预测之外，还可以进行循环寿命范围预测，其中不确定性量化为预测区间的宽度。使用提出的 alpha-logistic 加权标准优化 QRF 模型的超参数，从而校准与预测区间相关的覆盖概率。通过两种全局模型不可知方法，即排列重要性和部分依赖图，探索最终 QRF 模型的可解释性。
使用早期电池退化数据进行可解释的电池循环寿命范围预测
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