【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其是涉及一种用于车辆润滑油更换周期预测的数据处理方法及装置。
技术介绍
1、在现有的车辆维护实践中，润滑油的更换通常依据厂家推荐的标准周期进行，或者基于车辆操作者的经验判断。这种方法忽视了车辆运行条件对润滑油性能的实际影响，可能导致润滑油在未达到最佳使用寿命时被更换，或者在应更换时未能及时更换，从而影响车辆性能和增加维护成本。润滑油更换的时机若把握不当，不仅会降低车辆性能，还可能引发部件磨损加速等问题。随着数据挖掘技术和机器学习的发展，利用车辆的运行数据来预测润滑油的最佳更换时间成为可能。这种方法可以更科学地评估润滑油的使用状态和更换需求，实现基于实际车况的个性化维护。
2、然而，车辆运行数据如发动机转速、车辆速度等，基本通过传感器采集，存在高维度性、时间序列性、异质性和噪声与不确定性。此外，车辆运行条件与润滑油性能之间的关系是高度非线性的，简单的线性模型或传统算法可能难以捕捉这些复杂关联。而且，车辆维护决策需要即时反馈，这意味着数据分析算法需要具有高效处理大量实时数据的能力。
3、而现...
【技术保护点】
1.一种用于车辆润滑油更换周期预测的数据处理方法，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，所述分类结果包括正常更换和提前更换；基于所述分类结果，预测所述目标车辆的润滑油更换周期的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，高阶神经网络的权重梯度基于输入和输出之间的互信息，采用梯度惩罚的高阶训练机制进行调整的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型通过融合历史迭代信息动态调整预设搜索策略中的关...
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆润滑油更换周期预测的数据处理方法，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，所述分类结果包括正常更换和提前更换；基于所述分类结果，预测所述目标车辆的润滑油更换周期的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，高阶神经网络的权重梯度基于输入和输出之间的互信息，采用梯度惩罚的高阶训练机制进行调整的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型通过融合历史迭代信息动态调整预设搜索策略中的关键参数的步骤，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆涛，
申请(专利权)人：山东零公里润滑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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