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内容简介：本书提出了一种针对电动汽车实际运行中锂离子电池(LIB)系统的健康状态(SOH)预测方法。该方法基于直方图特征，能够有效捕捉到在复杂实际运行环境下比恒定且受控的实验室条件更高的运行变异性。此外，本书还深入探讨了训练有素的机器学习模型在不同锂离子电池类型及运行环境中的可迁移性。所提出的SOH预测方法可通过网页或智能手机App以云服务的形式提供给车辆集群管理者，助力他们精准预测并合理规划车辆更换，从而优化车辆集群运营效率。