【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆性能预测，尤其涉及一种车辆的性能预测方法、装置及车辆。
技术介绍
1、在车辆的实际使用中，对于车辆的各项性能进行预测非常重要，性能预测结果有助于车主和驾驶员了解车辆状态，还能为车辆维护、故障预警及性能优化提供重要依据。
2、在车辆性能预测
，可以通过车辆的性能的历史数据，实现对车辆的性能继续济宁预测。这种静态预测方法，虽然能够基于大量历史数据揭示出一些趋势和规律，但在面对复杂多变的实际运行环境时，其准确性和实用性往往受到限制。
3、由于车辆性能的实时变化受到多种动态因素的影响，包括但不限于路况、天气条件、驾驶员行为、车辆维护状况以及车载系统的即时状态等。这些因素具有高度的不确定性和时变性，难以通过简单的历史数据回归模型来全面捕捉和准确预测。
4、因此，需要提出一种预测方法，以实现对车辆性能更加实时、动态的预测。
技术实现思路
1、本申请提供一种可以适应动态数据的车辆的性能预测方法、装置及车辆。
2、本申请提供一种车辆的性能
【技术保护点】
1.一种车辆的性能预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述根据所述实时性能监测数据，更新所述参数，包括：
3.根据权利要求2所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述根据所述实时性能监测数据以及所述似然函数，通过贝叶斯定理更新所述参数，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述参数的先验分布包括正态分布，所述正态分布的均值和方差是通过所述历史性能监测数据确定的。
5.根据权利要求1所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述根据所述实时性能监测数据...
【技术特征摘要】
1.一种车辆的性能预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述根据所述实时性能监测数据，更新所述参数，包括：
3.根据权利要求2所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述根据所述实时性能监测数据以及所述似然函数，通过贝叶斯定理更新所述参数，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述参数的先验分布包括正态分布，所述正态分布的均值和方差是通过所述历史性能监测数据确定的。
5.根据权利要求1所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述根据所述实时性能监测数据，更新所述参数，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王嘉成，金彪，杨东，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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