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技术方案

本发明专利技术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。传感器前提下实现预测汽车的可停车时长。传感器前提下实现预测汽车的可停车时长。

【技术实现步骤摘要】
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


[0001]本专利技术属于汽车安全
，具体涉及汽车可停车时长预测技术。

技术介绍

[0002]蓄电池是汽车必不可少的一部分，目前传统燃油车的蓄电池普遍都是铅酸电池，因为车辆本身软硬件，用户驾驶习惯或者车辆周边环境影响，导致用户熄火后的安全停车时长大大降低，最终用户无法启动发动机，造成用户抱怨，据国内领先的缺陷汽车产品信息收集平台车质网数据显示，2014年至今车辆蓄电池故障投诉总量已达4090宗，其中绝大部分为亏电问题。在相关投诉中，蓄电池亏电常常会导致车辆无法启动，如果没有搭线设备就只能原地等待救援，在用车过程中将会给消费者造成极大困扰。且这一趋势依然还在延续。从故障问题来看，反映蓄电池亏电问题的投诉最为集中，占比高达97%。现如今，蓄电池已不存在技术瓶颈，而大面积故障问题的出现，投诉中也出现另一类情况，就是车辆电气系统因设计、装配和车辆环境等原因，造成用户亏电。
[0003] 现有技术的汽车蓄电池寿命预测主要通过规则和硬件装置实现，如公开号为CN111091632A本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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2）用训练的车辆放电预测模型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；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。2.如权利要求1所述的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）包括以下步骤：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）包括以下步骤：步骤21）预测：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。3.如权利要求2所述的无蓄电池传感器汽车可停车时长预测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨俱成，吴锐，肖友，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：