【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，更具体地，涉及一种模型生成方法、性能评估方法、装置以及电子设备。
技术介绍
1、随着车辆技术的发展和人们生活水平的提高，越来越多的人开始考虑乘坐车辆的舒适性，使得车辆研发方向逐渐向着提高车辆的乘坐舒适性倾斜。现阶段在进行车辆舒适性评价时所采用的评价方法，往往是工程师基于车辆表现对车辆进行舒适性评价，评价结果与工程师本人的主观感受强相关。但相关方式中，还存在舒适性评价准确性不高的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提出了一种模型生成方法、性能评估方法、装置以及电子设备，以实现改善上述问题。
2、第一方面，本申请提供了一种模型生成方法，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多组数据序列和所述多组数据序列各自对应的真实评分，每组所述数据序列包括多个车辆数据组，所述多个车辆数据组包括横纵向加速度组、加加速度组、跟车距离组、偏移距离组，所述偏移距离组表征车辆在行驶过程中与车道中心线的距离；基于所述多组数据序列和所述多组数据序列各自对应的真实评分对待训...
【技术保护点】
1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待训练评估模型包括信息编码网络、变换器网络和多层感知机网络，所述基于所述多组数据序列和所述多组数据序列各自对应的真实评分对待训练评估模型进行训练，得到目标评估模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述变换器网络基于稀疏自注意力机制生成，所述将每组所述数据序列对应的编码向量输入所述变换器网络，得到每组所述数据序列对应的特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述编码向量包括多个子向量组，每个所述子向量组...
【技术特征摘要】
1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待训练评估模型包括信息编码网络、变换器网络和多层感知机网络，所述基于所述多组数据序列和所述多组数据序列各自对应的真实评分对待训练评估模型进行训练，得到目标评估模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述变换器网络基于稀疏自注意力机制生成，所述将每组所述数据序列对应的编码向量输入所述变换器网络，得到每组所述数据序列对应的特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述编码向量包括多个子向量组，每个所述子向量组包括多个向量，所述将每组所述数据序列对应的编码向量输入所述变换器网络，以基于所述稀疏自注意力机制得到每组所述数据序列对应的特征向量，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王明明，张思，颜路，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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