本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)隱藏層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池狀況預(yù)測方法，屬于鋰電池技術(shù)領(lǐng)域。該方法將充電時間引入了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，提高了鋰電池SOH估計(jì)的精度；利用隱藏層自適應(yīng)設(shè)置建立精確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)集變化的情形下快速且精確地實(shí)現(xiàn)了鋰電池SOH預(yù)測，所提方法具有應(yīng)用范圍廣、預(yù)測精度高、跟蹤性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，同時降低了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)設(shè)置的依賴，有效提高了模型的準(zhǔn)確性。