1.一种锂电池健康状况的梯度提升树建模与预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)监测锂电池充电和放电过程并提取特征

在锂电池的充电和放电过程中，通过传感器监测并记录电池的参数数据，并从数据中提取特征；

2)对提取到的特征进行选择

采用GBT模型进行预训练，得到特征在建立模型过程中的特征重要性，根据特征重要性对特征进行排序并选择排名靠前的特征；

3)建立梯度提升树模型进行训练并评估

利用经过选择的特征建立梯度提升树模型并进行训练，采用五折交叉验证和网格搜索方法对模型的超参数进行选择和调优，最后对模型的预测性能进行评估。

2.如权利要求1所述的一种锂电池健康状况的梯度提升树建模与预测方法，其特征在于，所述步骤1)中，监测锂电池充电和放电过程并提取特征的过程如下：

1.1：监测锂电池充电过程并提取等电压差充电时间序列特征在锂电池充电过程中，通过传感器记录电池终端电压并记录数据采集时间，从数据中提取等电压差充电时间序列特征，做法是选取一组数值不等的电压：[V1，V2](V1

1.2：监测锂电池放电过程并提取等电压差放电时间序列特征在锂电池放电过程中，通过传感器记录电池终端电压并记录数据采集时间，提取等电压差放电时间序列特征，做法是选取一组数值不等的电压：[V1，V2](V1>V2)，获取电池电压从V1到V2的时间。

3.如权利要求1或2所述的一种锂电池健康状况的梯度提升树建模与预测方法，其特征在于，所述步骤2)中，对提取到的特征进行选择的过程如下：

2.1：建立单个回归树模型

首先，定义X表示提取到的特征数据，即模型的输入；定义Y表示锂电池的SoH，即模型的输出，建模需要的样本数据表示如下：D＝{(X,Y)}＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}式中，N为样本总数；

假设将输入空间划分为M个单元：R1,R2,…,RM，并且在每个单元上有一个固定的输出值cm，单个回归树模型表示如下：式中，I为指示函数，当x∈Rm为1，否则为0；当输入空间的划分确定时，用平方误差来表示模型对于训练数据的预测误差，平方误差的定义如下：式中，yi是真实值； 是预测值，用平方误差最小的原则求解每个单元上的最优输出值；

对输入空间进行划分时，采用启发式的方法选择第j个变量x(j)和它所取的值s分别作为切分变量和切分点，由此将特征空间划分为两个区域：R1(j,s)＝{x|x(j)≤s}，R2(j,s)＝{x|x(j)＞s}，根据下式求解最优切分变量j和最优切分点s：通过固定输入变量j可以找到最优切分点s，遍历所有输入变量，找到最优的切分变量j，从而可以找到使公式中最小的(j,s)，以此将输入空间划分为两个区域并求出对应区域的输出值：式中，m∈{1,2}；Nm表示划分到两个不同空间区域的样本个数，继续对每个区域重复上式的划分过程，直到满足停止条件为止，生成了一个回归树模型；

2.2：采用加法模型对回归树模型进行组合形成提升树模型通过组合一系列单一回归树模型形成提升树模型，公式如下所示：式中，f(x；Θk)表示一个回归树模型，Θk为回归树参数；K为树的个数，假设初始提升树为T0(x)为0，则第k步的提升树模型表示为：Tk(x)＝Tk-1(x)+f(x；Θk)

为求出下一个回归树的参数 通过损失函数极小化的方式求解，如下所示：式中，L是损失函数；

2.3：利用梯度提升方法训练提升树模型

对提升树使用梯度提升方法进行训练，损失函数的负梯度公式如下：因此，学习第k个回归树拟合残差rki，得到第k个决策树模型f(x；Θk)，公式如下：

2.4：利用GBT模型对特征进行选择

不同特征在模型建立过程中的作用是不一样的，定义特征重要性衡量特征在建立模型过程中的重要程度，定义如下：式中，Bj表示在模型建立过程中选择特征j对特征空间进行划分的次数；B表示对特征空间划分的总次数；

根据特征重要性对特征进行排序，选择排序靠前的特征。

4.如权利要求1或2所述的一种锂电池健康状况的梯度提升树建模与预测方法，其特征在于，所述步骤3)中，建立梯度提升树模型进行训练并评估的过程如下：

3.1：建立极限梯度提升树模型并训练

利用经过选择的特征建立梯度提升树模型并进行训练，并采用交叉验证和网格搜索方法对模型的超参数进行选择和调优；

3.2：评估训练后的模型

采用均方根误差RMSE对模型的预测性能进行评估，RMSE的计算公式如下：式中，A是评估数据的样本总数； 是模型预测值；yi是真实值。