本發(fā)明提供了一種基于量子神經網絡的鋰離子電池容量非線性退化預測方法，其包括：以量子神經元為基本單元，構建以編碼器與解碼器為基本結構的QREDNN模型，定義損失函數和優(yōu)化方法，對數據進行預處理并劃分為訓練集與測試集，將預處理后的數據輸入QREDNN模型中對參數進行訓練，采用QREDNN模型對鋰離子電池的容量退化趨勢進行預測，所述QREDNN模型包括編碼器Encoder、解碼器Decoder和語義變量。本發(fā)明在傳統數據驅動方法的基礎上，借助量子計算基本原理，利用量子旋轉矩陣表征權重值建立量子神經元模型，對于異常鋰離子電池的容量退化趨勢具有較好的非線性擬合能力，對于正常鋰離子電池的預測效果優(yōu)于經典模型。