【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据处理，尤其涉及车辆健康监测预警方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着智能交通和物联网技术的快速发展，车辆健康监测预警已成为确保行车安全和车辆高效运行的重要手段。传统的车辆健康监测预警方法多依赖于定期维护和人工检测，存在效率低、准确性不足等问题。近年来，基于大数据和机器学习的车辆健康监测方法逐渐受到关注，其中xgboost算法因其高效性和准确性而得到广泛应用。然而，直接将原始数据应用于xgboost模型可能导致模型复杂度高、计算量大且预测效果不稳定的问题。如何在应用xgboost模型时充分考虑特征关联性、数据维度以及模型训练复杂性等因素对模型监测预警效果的影响，是当下面临的技术难题。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种车辆健康监测预警方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何提高车辆健康监测预警的效率和准确性的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种车辆健康监测预警方法，所述方法包括：
3、获取系统数据；
4、对所...
【技术保护点】
1.一种车辆健康监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述系统数据进行因子分析，得到公因子数据的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对用字母表示后的所述样本特征进行因子分析，得到公因子数据的步骤包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述公因子数据对预测模型进行训练、优化和评估，得到目标模型，以进行车辆健康监测预警的步骤包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述验证集数据和所述测试集数据，对所述训练模型进行贝叶斯优化和...
【技术特征摘要】
1.一种车辆健康监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述系统数据进行因子分析，得到公因子数据的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对用字母表示后的所述样本特征进行因子分析，得到公因子数据的步骤包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述公因子数据对预测模型进行训练、优化和评估，得到目标模型，以进行车辆健康监测预警的步骤包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述验证集数据和所述测试集数据，对所述训练模型进行贝叶斯优化和评估，得到目标模型，以进行车辆健康监测预警的步骤包括：
6.如权利要求5所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：许朋涛，金伟，石玉琴，曾强胜，雷宇，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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