本發(fā)明公開了一種基于MIV和SVM模型的磷酸鐵鋰電池剩余壽命預測方法，通過運用MIV算法得到輸入變量對輸出的影響重要度，然后篩選出最重要的變量作為輸入變量，避免將不重要的自變量引入到預測模型的訓練和測試過程中。在變量優(yōu)選后得到只包含優(yōu)選變量的新的訓練集和測試集，利用優(yōu)選訓練集和SVM訓練出預測模型，由于SVM采用結構風險最小化作為最優(yōu)準則，能夠獲取全局最優(yōu)解，結合經(jīng)過優(yōu)選的僅包含循環(huán)次數(shù)、電阻等變量的數(shù)據(jù)集訓練得到的預測模型可以有效提高預測效率和精度。