[发明专利]一种基于车联网大数据的车辆动力性综合评价方法

权利要求书

1.一种基于车联网大数据的车辆动力性综合评价方法，其特征是包括数据采集阶段，数据处理阶段、模型训练阶段，定时预测阶段；所述数据采集阶段包括：步骤1-1）数据采集获得原始报文数据，步骤1-2）数据解析获得原始数据，步骤1-3）数据存储；所述数据处理阶段包括：步骤2-1）数据清洗，步骤2-2）特征构建形成训练集，步骤2-3）特征提取形成特征数据集；所述模型训练阶段包括：步骤3-1）模型构建，步骤3-2）模型训练，步骤3-3）模型结果展示；所述定时预测阶段包括：步骤4-1）模型预测，步骤4-2）预测数据展示；所述模型训练阶段为定时预测阶段的前提，定时预测阶段以模型训练阶段产生的动力性异常检测模型为基础来进行预测；

所述特征构建具体包括：

1）对数据清洗后的原始数据进行时间的聚合，统计出每辆车单日的原始数据量，过滤掉车辆单日数据量小于100条的原始数据；

2）过滤掉限扭矩标识打开的原始数据；所述限扭矩标识为数据解析后得到的一个标志位字段；

3）选取能够描述发动机动力性的相关变量和特征变量形成训练集；能够描述发动机动力性的相关变量和特征变量包括发动机净输出扭矩和发动机摩擦扭矩百分比。

2.根据权利要求1所述的一种基于车联网大数据的车辆动力性综合评价方法，其特征是所述数据采集获得原始报文数据具体包括：通过车辆终端采集原始报文数据；所述数据解析获得原始数据具体包括：对数据采集获得的原始报文数据进行字段解析，生成可读信息获得原始数据；所述数据存储具体包括：将数据解析获得的原始数据存储至分布式文件系统。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于车联网大数据的车辆动力性综合评价方法，其特征是所述数据清洗具体包括：将数据解析获得的原始数据中不合理数据以及空数据去除；将不合理数据去除具体包括以下过程：

1）对数据解析获得的原始数据连续性进行中断标记，针对每一辆车的连续两条原始数据，对时间间隔大于60s的连续两条原始数据进行标记，时间间隔超过60s视为中断，标记时间中断的点，用于筛选连续运行区间；

2）对原始数据进行中断标记后，剔除掉连续运行区间数据条数小于100条的车辆的原始数据；所述连续运行区间数据为两个时间中断的点之间的数据；

3）剔除异常数据：所述异常数据为出现车辆速度≥200 km/h、发动机转速为负中的一种或两种的原始数据；

4）根据数据采集的时间，将时间换算成天，此时秒级的原始数据已转换为天级的原始数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于车联网大数据的车辆动力性综合评价方法，其特征是所述特征提取具体包括：特征构建形成训练集后，需要对训练集进行特征提取形成特征数据集，对训练集进行特征提取包括针对发动机净输出扭矩的特征提取和针对发动机摩擦扭矩百分比的特征提取，将发动机净输出扭矩定义为正向指标，将发动机摩擦扭矩百分比定义为负向指标；将正向指标和负向指标转化为可比较的分数。

5.根据权利要求4所述的一种基于车联网大数据的车辆动力性综合评价方法，其特征是所述针对发动机净输出扭矩的特征提取，具体包括以下步骤：

1）筛选发动机转速大于600 r/min且发动机净输出扭矩大于0的训练集数据，确保符合发动机工作特性；

2）统计当天每辆车的发动机净输出扭矩的最大值、最小值、平均值、标准差，并记录；

3）计算每辆车的发动机净输出扭矩的变异系数，即将每辆车的发动机净输出扭矩平均值除以标准差，得到每辆车正向指标的变异系数，变异系数越大，动力性越强。