介绍锂电池在新能源汽车和储能系统中的重要应用，以及电池健康状态（SOH）预测在提高电池性能和延长使用寿命方面的作用。
明确本文的研究目标是设计一种基于支持向量机（SVM）的锂电池SOH预测策略，以提高预测精度和可靠性。
强调锂电池SOH预测对于优化电池管理系统和提升新能源应用效率的重要性。
详细描述本文将涉及的数据收集、特征提取、模型构建、算法优化、实验验证等主要内容。
阐述从数据获取到模型构建的全过程，包括如何通过支持向量机算法实现SOH预测。
概述本文采用的支持向量机算法及其改进措施，以及数据预处理、特征选择等技术手段。
介绍本文各章节的内容安排和逻辑关系，以便读者更好地理解全文。
总结本文在锂电池SOH预测领域的创新之处，包括新算法、新方法或新应用。
回顾锂电池SOH预测研究的发展历程，总结目前主要的研究成果和方法。
探讨支持向量机算法在锂电池SOH预测中的应用情况，分析其优势和局限性。
分析现有锂电池SOH预测方法的不足之处，并提出可能的改进方向。
详细介绍用于锂电池SOH预测的数据采集方法，包括数据源、采样频率和数据类型等。
描述特征选择和提取的具体步骤和技术手段，包括电压、电流、温度等关键特征的提取方法。
讨论数据预处理的方法，如归一化、平滑处理等，以提高后续建模的准确性。
详细介绍支持向量机算法的基本原理和数学模型，包括核函数的选择和参数调优。
描述模型构建的具体步骤，包括数据集划分、模型训练和验证等过程。
探讨如何通过调整模型参数和选择不同的核函数来优化支持向量机模型。
详细描述实验的设计方案，包括实验环境、实验流程和评价指标。
展示实验结果并进行详细分析，包括预测准确率、误差分布等关键指标。
将本文提出的模型与其他现有模型进行对比，评估其性能和优势。
总结本文的研究成果，包括支持向量机模型在锂电池SOH预测中的有效性及改进效果。
基于研究结论，提出在实际应用中推广和支持向量机模型的具体建议。