[发明专利]多特征对电池健康度影响的确定方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供了一种多特征对电池健康度影响的确定方法，包括：获取多个目标特征、多个目标特征的统计指标以及多个目标特征对应的数据标签，其中多个目标特征对应的数据标签包括多个目标特征影响下电池的健康度降低幅度，然后将多个目标特征、多个目标特征的统计指标以及多个目标特征对应的数据标签共同输入至神经网络模型进行训练，基于神经网络模型的梯度确定多个目标特征对该电池健康度的影响，由此，提供一种能够确定多特征分别对于电池健康度的影响，确定出对电池健康度影响最大的因素，以便用户据此改变使用习惯，提高电池寿命。

技术领域

本申请涉及电池技术领域，尤其涉及一种多特征对电池健康度影响的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着电子设备在生活中的广泛应用，支撑电子设备的电池越来越受到用户的关注，特别地，电池的健康度影响电池的性能，进一步影响电子设备的应用时长。

多种因素可能影响电池的健康度，但是对于用户来说，用户无法知道多个因素之间的重要程度，因此难以据此改变不良习惯，提高电池的健康度。生产方也无法据此对于电池进行有针对性的优化，从而提高用户的使用体验。

因此，亟需一种对于多个特征分别对电池健康度影响的确定方法。

发明内容

本申请提供了一种多特征对电池健康度影响的确定方法，该方法能够对于可能影响电池健康度的多个目标特征进行分析，获取多个目标特征分别对于电池健康度的影响，从而提示用户改变使用习惯，提高用户的使用体验。本申请还提供了上述方法对应的装置、设备、计算机可读存储介质。

第一方面，本申请提供了一种多特征对电池健康度影响的确定方法，该方法包括：

获取多个目标特征、所述多个目标特征的统计指标以及所述多个目标特征对应的数据标签，所述多个目标特征对应的数据标签包括所述多个目标特征影响下电池的健康度降低幅度；

将所述多个目标特征、所述多个目标特征的统计指标以及所述多个目标特征对应的数据标签共同输入至神经网络模型进行训练；

基于所述神经网络模型的梯度确定所述多个目标特征对于所述电池健康度的影响。

在一些可能的实现方式中，所述方法还包括：

将所述多个目标特征、所述多个目标特征的统计指标以及所述多个目标特征对应的数据标签共同输入至树模型进行训练；

基于所述树模型获得所述多个目标特征对于所述电池健康度的影响排名。

在一些可能的实现方式中，所述方法还包括：

基于所述树模型获得所述多个目标特征对电池健康度的相关性系数矩阵；

根据所述相关性系数矩阵确定目标特征组合。

在一些可能的实现方式中，所述方法还包括：

基于所述多个目标特征对于所述电池健康度的影响生成提醒报告。

在一些可能的实现方式中，所述目标特征包括行驶里程、探针温度、电压、电流、静置时长、荷电状态和静置荷电状态中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述统计指标包括最大值、最小值、均值、分位数和标准差的至少一种。

第二方面，本申请提供了一种多特征对电池健康度影响的确定装置，该装置包括：

获取模块，用于获取多个目标特征、所述多个目标特征的统计指标以及所述多个目标特征对应的数据标签，所述多个目标特征对应的数据标签包括所述多个目标特征影响下电池的健康度降低幅度；

训练模块，用于将所述多个目标特征、所述多个目标特征的统计指标以及所述多个目标特征对应的数据标签共同输入至神经网络模型进行训练；