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申请/专利权人：江西五十铃汽车有限公司
申请日：2024-05-29
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260675A
主分类号：G06F18/243
分类号：G06F18/243;G06F18/214;G06Q10/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供一种DPF系统强相关工况分析方法，具体包括以下步骤：构建数据样本集；随机抽取预设数量的样本，按照不同维度进行排序，获取对应维度下的训练样本；根据训练样本的数据采集设备采集到的原始数据，训练决策树，得到对应维度下用于识别DPF系统强相关工况的多棵决策树；将多棵决策树组合成对应维度下的随机森林模型；根据不同维度下的占比排序，从数据样本集中筛选出占比排序靠前的维度对应的全部数据样本；对与维度一一对应的全部数据样本进行工况分析，根据工况分析结果制定不同维度下的设计指标。本发明精准识别了不同维度下的工作工况，有利于制定更加贴近客户实际使用场景的验证强度适中的试验工况。
主权项：1.一种DPF系统强相关工况分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤：收集销售车辆的售后清单，获取销售车辆DPF故障信息，将对应的DPF故障车辆构建数据样本集；随机抽取预设数量的样本，按照不同维度进行排序，找到不同维度下的占比排序，获取对应维度下的训练样本；根据对应维度下的训练样本的数据采集设备采集到的原始数据，训练决策树，得到对应维度下用于识别DPF系统强相关工况的多棵决策树，所述DPF系统强相关工况包括原地怠速工况、急加速工况和下坡怠速带档滑行工况；分别将训练得到的同一维度下识别原地怠速工况的多棵决策树、识别急加速工况的多棵决策树和识别下坡怠速带档滑行工况的多棵决策树组合成对应维度下的第一随机森林模型、第二随机森林模型和第三随机森林模型；根据不同维度下的占比排序，从数据样本集中筛选出占比排序靠前的维度对应的全部数据样本；根据对应维度下的第一随机森林模型、第二随机森林模型和第三随机森林模型，对与其维度对应的全部数据样本进行工况分析，根据工况分析结果制定不同维度下的设计指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西五十铃汽车有限公司 一种DPF系统强相关工况分析方法
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