本發(fā)明公開(kāi)了一種基于FWA優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的鋰電池健康狀態(tài)SOH預(yù)測(cè)方法，屬于動(dòng)力電池SOH預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)動(dòng)力電池SOH預(yù)測(cè)過(guò)程中參數(shù)尋優(yōu)困難和估算精度低的問(wèn)題。本發(fā)明包括如下步驟建立基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的鋰電池SOH預(yù)測(cè)模型；采用FWA優(yōu)化算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型中的輸入權(quán)值和隱含層偏置；將訓(xùn)練樣本輸入所述預(yù)測(cè)模型中對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；輸入測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證；本申請(qǐng)能夠準(zhǔn)確的對(duì)實(shí)時(shí)非線性變化的鋰電池健康狀態(tài)SOH進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)運(yùn)算速度更快且提高了健康因子與鋰電池SOH之間的變化對(duì)應(yīng)關(guān)系，進(jìn)而提高了估計(jì)精度。