【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预测方法，包括：
3、获取所述车辆的历史性能预测模型和实时性能监测数据；所述历史性能预测模型用于表征所述车辆的历史性能监测数据与性能预测结果之间的关系；所述历史性能预测模型包括至少一个参数；
4、根据所述实时性能监测数据，更新所述参数；
5、将更新后的参数代入所述历史性能预测模型，得到实时性能预测模型；
6、根据所述实时性能预测模型，得到所述车辆的实
7、可选的，所述根据所述实时性能监测数据，更新所述参数，包括：
8、根据所述实时性能监测数据，确定所述参数的似然函数；
9、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。
10、可选的，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：
11、根据所述参数的先验分布、所述实时性能监测数据以及所述似然函数，通过贝叶斯定理确定所述参数的后验分布；所述参数的先验分布是根据所述历史性能监测数据确定的；
12、根据所述参数的后验分布，更新所述参数。
13、可选的，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。
14、可选的，所述根据所述实时性能监测数据，更新所述参数，包括：
15、根据所述参数的先验分布、所述实时性能监测数据以及似然函数，通过变分推理或mcmc方法确定所述参数的后验分布；所述参数的先验分布是根据所述历史性能监测数据确定的；
16、根据所述参数的后验分布，更新所述参数。
17、可选的，所述历史性能预测模型的确定方法包括：
18、获取所述车辆的历史性能监测数据；
19、将所述历史性能监测数据映射到量子态，得到量子态数据；
20、通过量子纠缠处理所述量子态数据，得到所述历史性能预测模型。
21、可选的，所述实时性能监测数据包括噪声；在所述根据所述实时性能监测数据，更新所述参数之前，所述性能预测方法还包括：
22、确定所述噪声的先验分布；
23、根据所述噪声的先验分布、所述实时性能监测数据，确定所述噪声的后验分布；
24、根据所述噪声的后验分布和映射函数，确定降噪阈值；
25、根据所述降噪阈值，对所述实时性能监测数据降噪。
26、本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的车辆的性能预测方法。
27、本申请提供一种车辆的性能预测装置，包括一个或多个处理器，用于实现上述任一项所述的车辆的性能预测方法。
28、本申请还提供一种车辆，包括：
29、传感器，用于检测所述车辆的性能，产生所述实时性能监测数据；及
30、如上所述的性能预测装置，与所述传感器电连接。
31、在一些实施例中，历史性能预测模型用于表征车辆的历史性能监测数据与性能预测结果之间的关系，历史性能预测模型包括至少一个参数，根据实时性能监测数据，更新参数，并将更新后的参数代入历史性能预测模型，得到实时性能预测模型；根据实时性能预测模型，得到车辆的实时的性能预测结果。根据实时性能监测数据，动态调整性能预测模型的参数，使得性能预测模型更加适用于实时性能监测数据，可以提高性能预测模型的适应性和鲁棒性，提高性能预测结果的可靠性。
32、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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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：
6.根据权利要求1所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述历史性能预测模型的确定方法包括：
7.根据权利要求1所述的车辆的性能预测方法，其特征在于，所述实时性能监测数据包括噪声；在所述根据所述实时性能监测数据，更新所述参数之前，所述性能预测方法还包括：
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项
9.一种车辆的性能预测装置，其特征在于，包括一个或多个处理器，用于实现权利要求1-7中任一项所述的车辆的性能预测方法。
10.一种车辆，其特征在于，包括：
...【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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