高压动力电池用户画像的特征选取方法及相关装置制造方法及图纸

本申请涉及一种高压动力电池用户画像的特征选取方法及相关装置。该方法首先获得高压动力电池的数据样本；然后基于所述数据样本的最佳聚类指标值采用预设聚类算法对所述数据样本进行聚类，得到所述数据样本对应的电池特征类别；之后确定所述电池特征类别中与预设高压动力电池项目对应的目标特征类别；最后输出与所述目标特征类别对应的电池特征集中符合最大相关最小冗余规则的目标特征集，以构建所述预设高压动力电池项目的用户画像。可见，由于采用了数据驱动，能够根据不同的分析项目实现电池特征的自动分类并满足精简性的同时最大化反映用户行为特性的电池特征，进而提高绘制高压动力电池用户画像的精确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及电动汽车，尤其涉及高压动力电池用户画像的特征选取方法及相关装置。

技术介绍

1、电动汽车的高压动力电池在使用时会产生电池数据信息，基于数据模型对电池数据信息据进行分析可以得到对设计端和输出端有用的结论，电池的用户画像是建立数据模型的基础，而用户画像的本质是用户画像中电池特征的选取。

2、相关技术中，用户画像中电池特征的分类和选取大都是依赖专家经验，选取的电池特征过多或过少都无法绘制出精确可靠的高压动力电池用户画像。

技术实现思路

1、为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种高压动力电池用户画像的特征选取方法及相关装置，该方法能够利用数据驱动，根据不同的分析项目实现电池特征的自动分类并满足精简性的同时最大化反映用户行为特性的电池特征，进而绘制出更加精确可靠的高压动力电池用户画像。

2、本申请第一方面提供一种高压动力电池用户画像的特征选取方法，包括：

3、获得高压动力电池的数据样本；

4、基于所述数据样本的最佳聚类指标值采用预设聚类算法对所述数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高压动力电池用户画像的特征选取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据样本的最佳聚类指标值采用预设聚类算法对所述数据样本进行聚类，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述电池特征类别中与预设高压动力电池项目对应的目标特征类别，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出与所述目标特征类别对应的电池特征集中符合最大相关最小冗余规则的目标特征集，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据样本的误差平均和计算所述数据样本的误差降低系数以...

【技术特征摘要】

1.一种高压动力电池用户画像的特征选取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据样本的最佳聚类指标值采用预设聚类算法对所述数据样本进行聚类，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述电池特征类别中与预设高压动力电池项目对应的目标特征类别，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出与所述目标特征类别对应的电池特征集中符合最大相关最小冗余规则的目标特征集，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据样本的误差平均和计算所述数据样本的误差降低系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，郭洪江，陈阳，赵耀，
申请(专利权)人：广州小鹏汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：