数据集概述
本数据集包含高容量锂离子电池电-热行为预测的多阶段级联随机森林回归（RFR）机器学习模型相关资料，涵盖模型训练验证流程、三阶段预测框架（温度升高、放电深度、产热）及模型性能评估指标，为电池行为预测研究提供支持。
文件详解
- 文件名称: Appendix A Diagram_paper_3.png，文件格式: PNG，内容: 展示多阶段级联机器学习框架的示意图（图A1）
- 文件名称: Utilized RFR Code_Temperature Rise_DoD_Heat Generation.rar，文件格式: RAR，内容: 包含用于训练三阶段RFR模型的代码压缩包，涉及温度升高、放电深度（DoD）、产热预测
- 文件名称: 20Ah_A123.pdf，文件格式: PDF，内容: 可能包含20Ah A123电池相关的数据集说明、实验背景或模型验证结果
适用场景
- 电池性能预测研究: 用于分析高容量锂离子电池在不同放电条件下的电-热行为
- 机器学习模型应用: 探究多阶段级联RFR模型在电池参数预测中的性能与应用
- 电池热管理优化: 基于模型预测结果优化电池热管理策略，提升电池安全性与寿命
- 新能源技术开发: 为电动汽车、储能系统等领域的电池技术研发提供数据与模型支持
