摘要：笔记本电池健康预测数据集是一个专门用于电池健康预测和退化研究的合成数据集，通过建模模拟真实世界笔记本电池的行为特征，展示电池健康如何随时间推移而基于设备使用模式、充电周期、工作负载强度和热力条件发生变化。该数据集包含1,200条合成的笔记本电池记录，涵盖11个特征变量，描述电池特性、硬件工作负载、充电行为、环境条件和电池健康状态。数据集捕获了电池年龄、充电周期、CPU/GPU利用率、温度、功耗与剩余电池健康之间的真实关系，目标变量为电池健康百分比（Battery Health %），表示相对于原始设计容量的估计剩余电池状况。该数据集专门设计用于支持机器学习、回归分析、预测性维护和电池退化研究，为研究人员、学生和数据科学从业者提供了电池健康预测、回归建模、特征工程、数据可视化、探索性数据分析（EDA）和AI实践项目的理想数据资源。
数据集简介
数据集概述
数据集采用科学的建模方法生成，确保合成数据能够真实反映笔记本电池的退化规律和影响因素。11个特征变量全面覆盖了影响电池健康的关键因素，包括时间维度特征（电池年龄、充电周期次数）、使用强度特征（CPU利用率、GPU利用率、日均使用小时数）、充电行为特征（充电频率、深度放电次数）、环境与性能特征（平均温度、功耗）以及电池状态特征（当前容量、电池健康百分比）。数据集通过建模电池容量随充电周期的指数衰减规律、温度对退化速率的加速效应、深度放电对电池寿命的负面影响、以及高负载对功耗和发热的影响等真实物理和化学过程，生成了具有内在一致性和因果关系的合成数据。这种基于物理模型的合成方法使得数据集既具有可控性（便于教学和实验），又保持了与真实场景的相似性（支持实际应用研究），为机器学习算法提供了清晰的特征-目标关系和足够的样本量。
笔记本电池健康预测数据集为电池管理系统、预测性维护和智能设备优化研究提供了宝贵的训练和验证数据，在消费电子、移动计算、物联网设备等领域具有广泛的应用价值。研究人员和数据科学家可利用该数据集开展电池健康预测建模、剩余寿命估计、充电策略优化、异常检测、回归分析、特征重要性评估、时间序列分析等多个方向的研究工作。该数据集特别适合用于教学场景，学生可以通过该数据集学习和实践回归模型（线性回归、多项式回归、支持向量回归）、集成学习方法（随机森林、梯度提升、XGBoost）、神经网络（全连接网络、LSTM时间序列模型）以及特征工程技术（特征选择、特征变换、交互特征构造）。数据集的合成性质使其成为算法验证和对比的理想基准，研究人员可以在已知真实关系的情况下评估不同算法的性能和鲁棒性。该数据集对于推动智能电池管理系统、延长设备续航时间、优化用户体验、减少电子废弃物等具有实际意义，为构建更智能、更节能、更可持续的移动计算生态提供了数据支撑和技术基础。
数据集来源
本数据集为合成生成数据（非真实采集），包含1,200条记录和11个特征（电池年龄、充电周期、CPU/GPU利用率、温度、功耗等），基于电池退化物理规律建模生成，目标变量为电池健康百分比（0-100%），用于电池健康预测、回归建模和机器学习实践，适合教学和算法开发，实际应用需真实数据验证。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-26
文件大小：82K
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
评论(0)