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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
摘要：本发明公开一种无蓄电池传感器汽车可停车时长预测方法、系统及计算机可读存储介质，其基于车辆启停、设防、解闭锁、开关门、远程控制、蓄电池传感器等信号数据，通过规则加算法，先实现带蓄电池传感器的汽车可停车时长预测，当该模型达到一定的准确率之后，再去掉蓄电池传感器相关的信号数据，如电流SOC等，使用神经网络训练车辆放电预测模型，从而在无需蓄电池传感器前提下实现预测汽车的可停车时长。
主权项：1.无蓄电池传感器汽车可停车时长预测方法，其特征在于：步骤1）根据真实亏电且带蓄电池传感器相关数据的车辆数据集，训练车辆放电预测模型；步骤11）数据采集：采集售后统计出带蓄电池传感器相关数据的同一批发生亏电维修的车辆，通过这批亏电维修的车辆，采集该批车辆亏电前一个月的车辆数据集；步骤12）通过车架号，把维修数据和车辆数据集合并，将亏电维修时间作为该车辆的亏电标签数据；步骤13）随机把部分车辆数据集作为训练集，另一部分车辆数据集作为测试集，通过神经网络算法，在训练集上进行训练车辆放电预测模型，当车辆放电预测模型在测试集上测试，效果达到一定指标后，停止训练；步骤2）使用步骤1）获得的模型，对尚未亏电车辆进行预测，尚未亏电车辆的可能亏电时间，将可能亏电时间设置为该车辆的亏电标签数据，从而得到更多车辆数据集；步骤3）使用步骤1）真实亏电且带蓄电池传感器相关数据的车辆数据集和步骤2）预测出来的带亏电标签数据的车辆数据集，去掉车辆数据集中蓄电池传感器相关数据，再次训练获得无需蓄电池传感器相关数据的车辆放电预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆长安汽车股份有限公司 无蓄电池传感器汽车可停车时长预测方法、系统及计算机可读存储介质
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