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龙图腾网恭喜岚图汽车科技有限公司申请的专利加速度曲线预测方法、装置、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116257936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310009121.1，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权加速度曲线预测方法、装置、设备及可读存储介质是由李昂;段文立;陆兴旺;罗洲设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本加速度曲线预测方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种加速度曲线预测方法、装置、设备及可读存储介质，加速度曲线预测方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多组训练数据对，每组训练数据对由机罩结构参数及与机罩结构参数对应的加速度曲线组成；分别将每个时刻的加速度值与对应的机罩结构参数进行组合；分别将每个时刻的多组训练数据对输入机器模型进行训练；将新的机罩结构参数分别输入每个时刻训练好的机器模型，得到每个时刻的预测加速度值；构建得到预测的加速度曲线。通过本发明，实现了加速度曲线这种二维参数的预测，解决了现有的机器学习算法只能学习预测单个值的问题，相比现有技术中的仿真碰撞测试和响应曲面法提升了预测的效率，也提升了预测的精度。

本发明授权加速度曲线预测方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种加速度曲线预测方法，其特征在于，所述加速度曲线预测方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多组训练数据对，每组训练数据对由机罩结构参数及与机罩结构参数对应的加速度曲线组成；按照预设周期，从每组训练数据对的加速度曲线中提取多个时刻及与每个时刻对应的加速度值；分别将每个时刻的加速度值与对应的机罩结构参数进行组合，得到每个时刻的多组训练数据对；分别将每个时刻的多组训练数据对输入机器模型进行训练，得到每个时刻训练好的机器模型；将新的机罩结构参数分别输入每个时刻训练好的机器模型，得到每个时刻的预测加速度值；基于每个时刻的预测加速度值，构建得到预测的加速度曲线；所述分别将每个时刻的多组训练数据对输入机器模型进行训练包括：通过Python程序语言调用sklearn机器学习库中的支持向量机算法，分别对每个时刻的多组训练数据对进行训练；在所述获取训练数据集之前，包括：通过设定机罩结构参数的属性及属性对应的数值，得到多组机罩结构参数，其中，每组机罩结构参数构成一个机罩结构模型；通过仿真软件，对多个机罩结构模型分别进行仿真碰撞测试，得到碰撞后与每个机罩结构模型对应的加速度曲线；将每组机罩结构参数及与每组机罩结构参数对应的加速度曲线组成训练数据对；将多组训练数据对构建为训练数据集；所述通过仿真软件，对多个机罩结构模型分别进行仿真碰撞测试，得到碰撞后与每个机罩结构模型对应的加速度曲线包括：通过仿真软件，对多个机罩结构模型分别在多个预设碰撞点进行仿真碰撞测试，得到碰撞后每个机罩结构模型在每个碰撞点对应的加速度曲线。

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