[发明专利]一种车辆碰撞部件损失的预测方法及系统

权利要求书

1.一种车辆碰撞部件损失预测方法，其特征在于，包括：

获取多组车辆损失数据；所述车辆损失数据包括车辆模拟数据、碰撞过程数据和对应的碰撞损失部件；所述车辆模拟数据包括车辆属性、车辆行驶数据和车辆碰撞初始化数据；

对所有所述车辆损失数据进行聚类，确定各类所述碰撞损失部件的影响因素组；

计算所述影响因素组中各个影响因素对相应的碰撞损失部件的信息增益，并根据所述信息增益和所述影响因素组构建各类所述碰撞损失部件的车辆碰撞部件损失模型；

将待预测碰撞数据输入各所述车辆碰撞部件损失模型中，得到待预测碰撞车辆的碰撞损失部件；所述待预测碰撞数据包括所述待预测碰撞车辆的车辆模拟数据和所述预测碰撞车辆的碰撞过程数据。

2.根据权利要求1所述的一种车辆碰撞部件损失预测方法，其特征在于，所述获取多组车辆损失数据，具体包括：

获取多组车辆模拟数据；

采用碰撞模拟软件对所述车辆模拟数据进行处理，得到各所述车辆模拟数据对应的碰撞损失部件和碰撞过程数据。

3.根据权利要求2所述的一种车辆碰撞部件损失预测方法，其特征在于，所述采用碰撞模拟软件对所述车辆模拟数据进行处理，得到各所述车辆模拟数据对应的碰撞损失部件和碰撞过程数据，具体包括：

将第i组车辆模拟数据输入碰撞模拟软件，得到第i组车辆模拟数据的碰撞过程数据，其中i＝1,2...,I,I为车辆模拟数据的总数量；

由所述碰撞过程数据确定各组所述车辆模拟数据的初始损失部件；

基于所述车辆模拟数据和所述碰撞过程数据对所述初始损失部件进行分析，得到各组所述车辆模拟数据对应的碰撞损失部件。

4.根据权利要求1所述的一种车辆碰撞部件损失预测方法，其特征在于，所述计算所述影响因素组中各个影响因素对相应的碰撞损失部件的信息增益，具体包括：

计算所述影响因素组中各个影响因素的经验熵；

根据所述影响因素的经验熵计算所述影响因素的条件熵；

根据所述条件熵和所述经验熵计算所述影响因素对相应的碰撞损失部件的信息增益。

5.根据权利要求1所述的一种车辆碰撞部件损失预测方法，其特征在于，所述对所有所述车辆损失数据进行聚类，确定各类所述碰撞损失部件的影响因素组，具体包括：

对所有所述车辆损失数据进行聚类，将类别相同的所述碰撞损失部件的车辆损失数据聚类到一组得到多组聚类数据；

对任意一组聚类数据，对所述聚类数据进行聚类，得到所述聚类数据对应的碰撞损失部件类别的影响因素组。

6.一种车辆碰撞部件损失预测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多组车辆损失数据；所述车辆损失数据包括车辆模拟数据、碰撞过程数据和对应的碰撞损失部件；所述车辆模拟数据包括车辆属性、车辆行驶数据和车辆碰撞初始化数据；

聚类模块，用于对所有所述车辆损失数据进行聚类，确定各类所述碰撞损失部件的影响因素组；

模型建立模块，用于计算所述影响因素组中各个影响因素对相应的碰撞损失部件的信息增益，并根据所述信息增益和所述影响因素组构建各类所述碰撞损失部件的车辆碰撞部件损失模型；

预测模块，用于将待预测碰撞数据输入各所述车辆碰撞部件损失模型中，得到待预测碰撞车辆的碰撞损失部件；所述待预测碰撞数据包括所述待预测碰撞车辆的车辆模拟数据和所述预测碰撞车辆的碰撞过程数据。

7.根据权利要求1所述的一种车辆碰撞部件损失预测系统，其特征在于，所述获取模块，具体包括：

获取单元，用于获取多组车辆模拟数据；

碰撞损失部件确定单元，用于采用碰撞模拟软件对所述车辆模拟数据进行处理，得到各所述车辆模拟数据对应的碰撞损失部件和碰撞过程数据。