一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法技术

一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，属于数据预处理以及数据筛选领域，包括以下步骤：S1.从车辆传感器获取与车辆运动相关的原始数据；S2.对原始数据进行预处理以去除噪声和异常值；S3.利用多元线性回归结合岭回归分析方法筛选出对于轮胎侧偏角预测最具影响力的数据特征；S4.应用机器学习模型对经过预处理的数据进行训练，以学习车辆运动和轮胎侧偏角之间的关系；S5.根据所筛选的数据特征，预测轮胎侧偏角；显著提升了神经网络模型的预测精度，优化了数据使用效率，减少了不必要的计算资源消耗；能够广泛应用于不同领域的数据分析任务，同时增强了模型的泛化能力和实时响应速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据预处理以及数据筛选领域，特别涉及一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法。

技术介绍

1、在如今的大数据时代，对数据的分析以及获取数据中重要的信息尤为重要，随着机器学习以及神经网络的不断优化和升级，利用神经网络对数据进行预测成为一种重要的预测方法。但是在利用神经网络预测之前必须要先对神经网络进行大量的数据训练，而获取有效的训练数据极为重要。进行训练的数据必须能够足够多的描述被预测量的相关特征，所以如何能够获取这些能够描述被预测量的特征值就成为了非常关键的步骤。而本专利就是介绍了一种筛选特征值的方法，利用这种筛选方法即可筛选出有效的特征值从而用作神经网络的训练。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提供一种有效特征值筛选方法，从而用于后续神经网络训练或者其他类型的机器学习。在本方法中涉及spss中的线性回归分析以及岭回归分析，利用多重线性回归分析来消除各自变量之间的共线性问题，然后利用岭回归分析来获取剩余自变量对于因变量的影响系数从而筛选出有效的自变量作为特征值。p>

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【技术保护点】

1.一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，其特征在于：在测试轮胎内放置了一个MCU传感器，传感器的两层PC板用支柱连接中间放入电池供电，并整体嵌套在一个橡胶外壳内。

3.根据权利要求2所述的一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，其特征在于：所述的MCU传感器上安装了加速度芯片以及胎温、胎压芯片，可以实时采集轮胎接地时的x、y、z三个方向上的加速度信号，同时可以实时监测胎温以及胎压。

4.根据权利要求1所述的一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，其特征在于：通过...

【技术特征摘要】

1.一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，其特征在于：在测试轮胎内放置了一个mcu传感器，传感器的两层pc板用支柱连接中间放入电池供电，并整体嵌套在一个橡胶外壳内。

3.根据权利要求2所述的一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，其特征在于：所述的mcu传感器上安装了加速度芯片以及胎温、胎压芯片，可以实时采集轮胎接地时的x、y、z三个方向上的加速度信号，同时可以实时监测胎温以及胎压。

4.根据权利要求1所述的一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，其特征在于：通过胎内传感器获取轮胎转动时x，y，z三个方向的加速度数据，该数据是在不同工况下采集的，包括不同载荷(40％fz，60％fz，80％fz)、速度(40km/h，60km/h，80km/h)、胎压(230kpa，250kpa，270kpa)下的侧偏工况，而侧偏角包括-5°、-3°、-1°、0°、1°、3°、5°共七种。

5.根据权利要求1所述的一种用于智能轮胎侧偏角预测的数据筛选方法，其特征在于：对...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢荡，余一鹏，李晓娜，袁浩，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：