本發(fā)明公開了一種基于ISSA耦合DELM的鋰離子電池健康狀態(tài)預(yù)測方法，該方法采用DELM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測電池SOH模塊和ISSA優(yōu)化DELM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模塊實現(xiàn)對電池SOH的預(yù)測，其中，DELM網(wǎng)絡(luò)包括兩個ELM?AE結(jié)構(gòu)。本申請將30％的優(yōu)秀麻雀作為精英麻雀，通過求解這些麻雀的反向解，進(jìn)一步擴(kuò)大了SSA算法的搜索空間；并采用柯西?高斯變異算子重新定位了最優(yōu)麻雀的位置，使得整個種群盡可能移動到最優(yōu)解附近，避免算法陷入局部最優(yōu)；基于改進(jìn)后的SSA算法求解DELM網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)隱含層權(quán)重和偏置，進(jìn)一步提高DELM網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度；ISSA?DELM鋰離子電池SOH估計模型預(yù)測精度高，可用于隨機(jī)放電條件下鋰離子電池的健康狀態(tài)精確預(yù)測。