聚焦丨如何利用机器学习早期预测锂离子电池循环寿命？

锂离子电池是许多现代技术的基础。如何利用早期数据预测电池寿命是电池应用和管理的关键问题。复杂的电池系统需要更先进的统计或数学方法进行分析。近年来，随着电池相关技术的发展，关于储能设备的数据越来越多。基于这些数据，机器学习等数据处理方法逐渐被应用于分析电池的性能。

如何利用机器学习

早期预测锂离子电池循环寿命？

MaXFlow分子模拟与人工智能平台

仅4个步骤就能早期预测锂离子电池循环寿命！

1

准备相关数据集文件

准备关于电池循环寿命预测的数据集文件，包含基于实验数据对电池寿命预测的分类（高寿命组、低寿命组）。

使用分类算法对预测高寿命和低寿命的电池进行分类预测，并进行后续的处理。

2

搭建AI预测模型工作流

拖拽相关组件搭建AI预测模型建立工作流，提交计算任务。

3

模型评估

任务运行完成，查看组件报告。

分类型模型评估参数包括精度、ROC曲线、混淆矩阵等。

4

电池寿命早期预测

上传待预测数据，快速获得机器学习的预测结果。

运用MaXFlow的机器学习版块，通过搭建工作流进行AI预测模型的建立和使用，可以快速获得有效的AI预测模型进行数据的预测分析，提升科研效率。

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