57、氢能源电池寿命预测与苹果内部质量分类研究

氢能源电池寿命预测与苹果内部质量分类研究

氢能源电池寿命预测

1. 算法评估指标
   • 在氢能源电池寿命预测中，采用决策系数 $R^2$（R - Square）来评估算法的拟合程度和误差率，以此判断模型的质量。其评估公式为：
     $R^2 = 1 - \frac{\sum_{i} (y_{pred} - y_i)^2}{\sum_{i} (y_{mean} - y_i)^2}$
     其中，公式分数中的分子部分表示预测值与真实值之差的平方和，分母部分表示均值与真实值之差的平方和。
   • $R^2$ 的取值范围是 $[0, 1]$。若结果为 0，说明预测模型的结果与原始结果几乎不同，拟合效果很差；若结果为 1，则预测模型的预测结果与真实结果的差异非常小，模型的拟合效果很好。一般来说，$R^2$ 越大，模型的拟合效果越好。
2. 结果分析
   • 对 LightGBM、决策树、MLP 和 XGBoost 四种算法在平滑前后的 $R^2$ 得分进行了分析，具体数据如下表所示：
     | 算法 | 平滑前的 $R^2$ | 平滑后的 $R^2$ | 得分提升 |
     | ---- | ---- | ---- | ---- |
     | LightGBM | 0.778 | 0.785 | 0.007 |
     | 决策树 | 0.832 | 0.863 | 0.031 |
     | MLP | 0.889 | 0.962 | 0.073 |
     | XGBoost | 0.857 | 0.8