[发明专利]一种基于共同训练的机动车尾气遥测与车检结果一致性方法

摘要

本发明公开了一种基于共同训练的机动车尾气遥测与车检结果一致性方法，包括以下步骤：利用BP神经网络模型训练出环境相关变量对机动车尾气遥测数据和车检结果差异的影响；同时利用支持向量机算法利用机动车信息相关变量对机动车尾气遥测数据和车检结果差异做分析；将两种方法分别训练出的预测概率矩阵进行线性拟合，最终实现机动车尾气遥测结果与车检结果一致。

主权项

1.一种基于共同训练的机动车尾气遥测与车检结果一致性方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：将机动车尾气遥测数据与机动车车辆年检数据两个数据集合并成一个数据集，所述数据集包括：机动车尾气遥测数据中的环境相关变量、机动车信息相关变量、遥测尾气成分浓度，机动车车辆年检数据中的环境相关变量和机动车车检结果；最终合并的机动车尾气排放数据集中变量分为四类：环境相关变量、机动车信息相关变量、遥测尾气浓度变量以及机动车车检结果，对数据集中的数据做清洗处理；步骤2：提取步骤1数据集中环境相关变量与遥测尾气浓度变量，以机动车车检结果作为标签，采用BP网络模型，训练环境相关变量对机动车尾气遥测数据与机动车车辆年检数据差异的影响矩阵模型，得到分类的预测概率矩阵；步骤3：提取步骤1数据集中机动车信息相关变量与遥测尾气浓度变量，使用支持向量机算法，将机动车车检结果作为标签，训练出机动车信息相关变量对机动车尾气遥测数据与机动车车辆年检数据差异的影响矩阵模型，得出分类的预测概率矩阵；步骤4：将步骤2和步骤3分别训练出的所述预测概率矩阵，进行线性拟合，以达到使机动车尾气遥测结果与车检结果一致的目的。