1.一种基于集成学习的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取历史氢燃料电池监测数据，包括堆栈功率、堆栈电压、温度、堆栈电流、氢气和空气化学计量比；对采集到的监测数据进行等间隔重采样，利用极限梯度提升算法XGBoost进行特征选择来获取最佳输入变量集，得到最优输入矩阵；

步骤2：构建基于Blending集成的寿命预测模型，其中基学习层由深度信念网络DBN、门控循环单元GRU和时间卷积网络TCN组成，元学习层由高斯过程回归GPR构成；

步骤3：利用改进的人工兔优化算法IARO对Blending集成模型中的关键超参数进行寻优；所述改进的人工兔优化算法IARO包括引入Sobol序列初始化种群初始位置、利用高斯差分变异策略更新种群最优位置；

步骤4：通过最优输入矩阵和改进的人工兔优化算法IARO对Blending集成模型进行训练，得到具有最优超参数的Blending集成预测模型；

步骤5：将预处理过的新样本输入具有最优超参数并且训练好的Blending集成预测模型中，得到剩余寿命的最终预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于集成学习的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述步骤1中利用极限梯度提升算法XGBoost进行特征选择来获取最佳输入变量集的步骤包括：步骤1.1：假设氢燃料电池的寿命数据集为M＝{(xi,yi)}(i＝0,1,...,N)，其中表示第i个样本的n维特征向量，yi表示第i个样本的标签值，N为寿命数据集总量；

步骤1.2：将寿命数据集M输入到XGBoost中进行训练得到K棵树，表示为：G＝{r(x)＝SL(x)}    (2)

式中， 表示第i个样本的预测结果，G是所有基学习器即K棵树的集合，rk(xi)表示第i个样本在第k棵树中的分类结果，SL(x)表示叶子节点L的分数；

步骤1.3：定义训练过程中的目标函数：

其中，loss(·)是用于计算预测值和真实值之间的误差的损失函数，Ω(·)是表示树的复杂度的函数，Num表示叶子节点的个数，v表示节点的数值，λ和μ为权重因子，用来控制对应部分的比重；

步骤1.4：通过在梯度方向上不断优化，目标函数越来越低，因为预测值在第t次迭代之后由前t‑1次迭代输出值总和以及第t次迭代计算得到的树结构值rt(xi)相加得到，所以将目标函数obj转换成：式中，const为常数，将上式通过二阶泰勒公式展开可优化为：

式中， 为预测误差对当前模型的一阶导数，

为预测误差对当前模型的二阶导数；

步骤1.5：由于在第t次迭代时，第t‑1次的模型残差已知，因此去掉常数项并对式(6)进行展开，将目标函数转换成按叶节点累加的形式：式中，I表示每个叶子节点上样本的集合，且Ij＝{i|C(xi)＝j}，C(xi)为树结构函数；Sj表示每棵树叶子节点的输出分数；Num表示分裂树的叶子节点个数，λ和μ为权重因子，用来控制对应部分的比重；

步骤1.6：创建好XGBoost后通过计算增益得到每个特征的特征重要性，选取特征的增益Gain计算方式如下：式中，下标L和R分别表示左子树和右子树， 表示左子树分数， 表示右子树分数， 表示当前节点不分割的分数；

步骤1.7：在单个提升树中通过每个特征分裂点的增益大小来计算特征重要性，增益越大其权值越大，最终将一个特征在所有提升树中的结果进行加权求和后取平均，得到重要性分数；按重要性分数从高到低排序后，通过设置不同的阈值筛选出影响氢燃料电池寿命退化的重要特征，作为最佳输入变量。

3.根据权利要求1所述的基于集成学习的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述步骤2中构建基于Blending集成的寿命预测模型的步骤包括：步骤2.1：划分输入数据集，将预处理后的最优输入矩阵划分为训练集Strain、验证集Sval和测试集Stest，对应的观测输出分别记为Otrain、Oval和Otest；

步骤2.2：训练基学习器DBN、GRU和TCN，使用数据集Strain和Otrain训练基学习器，训练好的基学习器用于预测验证集Sval和测试集Stest，验证集的预测输出分别记为Pv1、Pv2和Pv3，测试集的预测输出分别记为Pt1、Pt2和Pt3；

步骤2.3：构建元学习器GPR的输入数据集，将验证集的预测输出进行拼接得到新的训练集Mtrain＝{Pv1,Pv2,Pv3}，对应的观测输出为Oval，将测试集的预测输出进行拼接得到新的测试集Mtest＝{Pt1,Pt2,Pt3}，对应的观测输出为Otest；

步骤2.4：训练并测试元学习器GPR，Mtrain和Oval用于训练元学习器，训练好的GPR用于预测Mtest，输出的预测结果即为Blending集成模型的最终预测结果。

4.根据权利要求1所述的基于集成学习的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述步骤3中Blending集成模型中的关键超参数包括：DBN的初始学习率Dlr和隐含层节点数Dhid，GRU的初始学习率Glr和隐含层节点数Ghid，TCN的初始学习率Tlr、卷积核大小Fs和卷积核个数NF，GPR的长度尺度Lg和方差参数σg。

5.根据权利要求1所述的基于集成学习的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述步骤3中改进的人工兔优化算法IARO引入Sobol序列初始化种群初始位置具体为：d

式中，X (t)为经过Sobol序列生成的第d维兔子位置， 表示第d维兔子所在位置的下d界， 表示第d维兔子所在位置的上界，R为Sobol序列产生的第d维随机数。

6.根据权利要求5所述的基于集成学习的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述步骤3中改进的人工兔优化算法IARO利用高斯差分变异策略更新种群最优位置的具体为：计算经过绕道觅食或随机躲藏后兔子所在位置的适应度值，保存当前适应度值最小的兔子位置到当前最优解Xbest(t)，采用高斯差分变异策略对当前最优位置进行扰动，最优位置更新公式如下：式中f(Xbest(t))表示当前最优位置的适应度值，f(Gau(t))表示变异后最优位置的适应度值，高斯差分变异计算公式如下：Gau(t)＝w1·h1·(Gbest‑Xbest(t))+w2·h2·(Xrand(t)‑Xbest(t))式中Gau(t)表示经过高斯差分变异后的兔子位置，w1和w2是权重系数，h1和h2是高斯分布随机数，Xrand(t)表示随机的一只兔子位置。

7.根据权利要求6所述的基于集成学习的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述步骤4中得到具有最优超参数的Blending集成预测模型的步骤包括：步骤4.1：初始化算法参数，设置兔子种群数N、空间维度d，即为优化的超参数个数、最大迭代次数Max_iter；设置空间的上界Ub，即为优化的超参数上限值；设置空间的下界Lb，即为优化的超参数下限值；Blending集成模型中的超参数被编码为兔子的位置，当前迭代次数t＝1；

d

步骤4.2：初始化兔子的位置，采用Sobol序列初始化当前兔子所在的空间位置X(t)；

步骤4.3：计算兔子的适应度值，利用训练样本训练学习器得到预测值，将预测值和训练样本观测值的均方根误差作为兔子位置的适应度值，并且将当前适应度值最小的兔子位置作为最优解保存到变量Gbest；

步骤4.4：计算能量因子Ef，如果能量因子Ef＞1，则执行步骤4.5进入绕道觅食阶段进行全局探索，反之能量因子Ef≤1，则执行步骤4.6进入随机躲藏阶段进行局部开发；

步骤4.5：绕道觅食阶段，随机选择一个兔子绕道觅食并更新兔子的位置，位置更新公式如下：Xi(t+1)＝xj(t)+R·(xi(t)‑xj(t))+round(0.5·(0.05+r1))·n1式中，i,j＝1,...,N且j≠i，Xi(t+1)表示第t+1次迭代时第i只兔子的候选位置，xi(t)表示第t次迭代时第i只兔子的当前位置，r1为(0,1)区间的随机数，n1为服从标准正态分布的随机数，R表示奔跑因子，用于模拟兔子的运动特性，计算公式如下：R＝L·c

式中L表示绕道觅食时移动速度的运行长度，c是帮助算法随机选择一个随机数量的搜索个体元素在觅食行为中发生变异的映射向量，g＝randperm(d)表示返回从1到d的整数的随机排列函数， 是向上取整函数，r2和r3为(0,1)区间的随机数；

步骤4.6：随机躲藏阶段，兔子从附近洞穴随机选择一个进行躲藏并更新兔子的位置，位置更新公式如下：Xi(t+1)＝xi(t)+R·(r4·Bi,r(t)‑xi(t)),i＝1,...,N式中r4为(0,1)区间的随机数，Bi,r(t)代表用于躲避随机选择的一个洞穴，计算公式如下：Bi,r(t)＝xi(t)+H·gr·xi(t)

式中r5为(0,1)区间的随机数，H表示躲藏因子，用于模拟洞穴所在兔子邻域的大小；

步骤4.7：更新全局最优位置Gbest，采用高斯差分变异策略对当前最优位置进行扰动；

步骤4.8：若当前迭代次数t≥Max_iter，则输出全局最优位置Gbest，并对其进行解码获得最优超参数，得到具有最优超参数的Blending集成预测模型；否则当前迭代次数t＝t+1，并返回步骤4.4。