本發(fā)明實(shí)施例公開的一種基于深度學(xué)習(xí)的新能源車電池自燃預(yù)警方法，包括：根據(jù)新能源車的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立并訓(xùn)練決策樹模型，通過交叉驗(yàn)證得到最優(yōu)模型參數(shù)；根據(jù)預(yù)定時段運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立并訓(xùn)練LSTM分類器，通過交叉驗(yàn)證得到最優(yōu)模型參數(shù)；獲取目標(biāo)新能源車總電壓、最高電池值、最高溫度值、最低溫度值；計算各特征值相對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)均值的變化，分別作為新的特征值；LSTM分類器基于當(dāng)前特征值數(shù)據(jù)之前一段連續(xù)的特征值數(shù)據(jù)輸出異常度，異常值連續(xù)出現(xiàn)且異常度持續(xù)升高達(dá)預(yù)定數(shù)量，則判定電池是否異常。還可以建立并訓(xùn)練CNN模型，用CNN根據(jù)異常度變化圖判斷電池是否異常。能夠準(zhǔn)確及時預(yù)測電池故障，解決電池自燃數(shù)據(jù)較少導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確的問題。