本發(fā)明公開了一種基于SVM的鋰電池倉火災(zāi)預(yù)測方法和系統(tǒng)，火災(zāi)預(yù)測方法包括以下步驟：以鋰電池倉的環(huán)境溫度信息為原始樣本，根據(jù)鋰電池倉內(nèi)的溫度場特征值作為建模樣本；基于建模樣本構(gòu)建SVM分類模型；構(gòu)建火災(zāi)發(fā)生概率模型，概率模型構(gòu)建方法為利用Sigmoid將測試樣本到所述的SVM分類模型超平面的距離的取值映射到[0,1]，映射的結(jié)果即為火災(zāi)發(fā)生的概率；本發(fā)明系統(tǒng)包括：溫度信息采集模塊、SVM分類模型構(gòu)建模塊、火災(zāi)發(fā)生概率模型構(gòu)建模塊、顯示模塊、火災(zāi)報(bào)警模塊。本發(fā)明將機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式開發(fā)運(yùn)用到火災(zāi)的預(yù)測中，在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)將歷史數(shù)據(jù)更好的融入預(yù)測中去，使得預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確且反應(yīng)更加迅速。