1.一种基于相关性与依赖性的适应性设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：产品指标与设计参数历史数据搜集与处理：对产品历史开发数据进行搜集构成数据集，所述产品指标包括电池包长度、宽度、容量、成本、充电截止电压、循环寿命，所述设计参数包括电池模块长度、宽度、电池箱体长度、模块内串联电池数；

S2：产品指标和设计参数的依赖关系分析：包括产品指标与设计参数的逐步回归分析方法和产品指标与设计参数的依赖性矩阵表示，具体包括步骤:  对所有产品指标进行依赖分析，形成的依赖关系通过一个依赖关系矩阵D表示如下:;

其中， 表示产品指标 的依赖关系，如果 =0则 与 不构成依赖关系，如果=1则 与 构成依赖关系；

S3：产品指标和设计参数的相关分析：包括产品指标和设计参数之间的相关系数计算、产品指标和设计参数相关系数矩阵表示以及基于相关性的聚类方法；

产品指标和设计参数之间的相关系数计算使用皮尔曼相关系数计算公式为：，其中 为两个观测值之差，n为观测值个数，即数据集的样本数；

产品指标和设计参数相关系数矩阵表示构成产品指标和设计参数的相关系数矩阵R的形式为：其中 = ， 是第i个变量与第j个变量的相关系数， ，其数值越大表示的关联程度越强；

S4：设计修改的分析和关键设计参数的识别：根据所述的产品指标和设计参数的依赖性和关联性，通过聚类结果与依赖性矩阵选取关键设计参数；

S5：关键设计预测：根据产品指标与设计参数的依赖性分析，通过历史数据构建预测模型，通过所述预测模型对关键设计参数进行预测和调整，以此满足产品指标的适应性设计要求。

2.根据权利要求1所述的基于相关性与依赖性的适应性设计方法，其特征在于，所述产品历史开发数据包括产品指标项、产品设计参数项与相应的数值。

3.根据权利要求1所述的基于相关性与依赖性的适应性设计方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述依赖性矩阵包括两种关系：构成依赖关系、不构成依赖关系。

4.根据权利要求1所述的基于相关性与依赖性的适应性设计方法，其特征在于，所述产品指标和设计参数两两之间通过相关系数进行表示，并以此构成相关系数矩阵，且通过层次聚类的方法依据相关系数矩阵进行聚类。

5.根据权利要求1所述的基于相关性与依赖性的适应性设计方法，其特征在于，所述步骤S4具体还包括：如果 在相关性分析中同属于一个集合且 与 构成依赖关系，则 是 的关键设计参数，其关键设计参数需满足条件表示如下：其中， 表示第i个产品设计参数、 表示第j个产品指标、 表示根据相关性的聚类结果中的一个集合、 表示 与 的依赖关系。

6.根据权利要求1‑4任一项所述的基于相关性与依赖性的适应性设计方法，其特征在于，所述步骤S5中通过历史数据构建预测模型的构建方法为：根据所述依赖性矩阵，对目标产品指标作为因变量，将与其构成依赖关系的设计参数作为自变量，构建映射关系，所述映射关系依据所述数据集，通过机器学习方式训练，以此作为该阶段的预测模型。