% 假设您有锂电池数据 battery_data 和相应的寿命标签 battery_labels

% 1. 数据预处理
% 在这一步中，您需要将锂电池数据进行适当的预处理，如归一化、序列化等操作

% 2. 划分数据集为训练集和测试集
% 这里假设您将数据划分为 train_data, train_labels, test_data, test_labels

% 3. 定义Transformer模型
% 这里假设您有一个简单的Transformer模型
transformerModel = transformerModelFunction();

% 4. 训练Transformer模型
% 这里假设您有一个简单的训练过程
transformerModel = trainTransformerModel(train_data, train_labels);

% 5. 使用Transformer模型进行预测
predicted_lifetimes = predictLifetimes(transformerModel, test_data);

% 6. 定义Adaboost模型
% 这里假设您有一个简单的Adaboost模型
adaboostModel = adaboostModelFunction();

% 7. 训练Adaboost模型
% 这里假设您有一个简单的训练过程
adaboostModel = trainAdaboostModel(train_data, train_labels);

% 8. 使用Adaboost模型进行预测
% 这里可以结合Transformer模型的预测结果和其他特征来进行Adaboost模型的预测
final_predictions = predictFinal(adaboostModel, transformer_predictions, other_features);

% 9. 评估模型性能
% 计算预测结果与真实标签之间的误差或其他性能指标来评估模型的表现