[发明专利]电动汽车残值率评估系统、方法、设备及介质在审
| 申请号： | 201910984012.5 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110706039A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 郝世林;张坤雷;张坚;陈学文 | 申请（专利权）人： | 爱驰汽车有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 31282 上海隆天律师事务所 | 代理人： | 夏彬 |
| 地址： | 334000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种电动汽车残值率评估系统、方法、设备及介质，所述系统包括：历史数据获取模块；评估模型训练模块，用于基于机器学习算法构建至少一个残值率评估模型，并采用所述训练集训练所述残值率评估模型；评估模型库；车辆数据获取模块，用于获取待评估的电动汽车的特征数据；残值率评估模块，用于将待评估的电动汽车的特征数据输入至所述残值率评估模型，得到所述残值率评估模型输出的残值率。本发明基于大数据技术和机器学习技术，自动对电动汽车进行残值预测，降低人工检测成本，在预测中综合考虑电动汽车本身的特征数据，实时根据车况预测残值，从而提高残值预测的准确性，实用性很强。 | ||
| 搜索关键词： | 评估模型 电动汽车 特征数据 预测 机器学习技术 历史数据获取 车辆数据 获取模块 基于机器 评估模块 评估系统 人工检测 学习算法 训练模块 综合考虑 大数据 训练集 车况 构建 评估 输出 | ||
【主权项】：
1.一种电动汽车残值率评估系统，其特征在于，所述系统包括：/n历史数据获取模块，用于获取电动汽车的历史交易数据，并构成训练集，所述历史交易数据包括电动汽车的特征数据和残值率数据；/n评估模型训练模块，用于基于机器学习算法构建至少一个残值率评估模型，并采用所述训练集训练所述残值率评估模型，所述残值率评估模型的输入为电动汽车的特征数据，输出为电动汽车的残值率；/n评估模型库，用于存储训练好的残值率评估模型；/n车辆数据获取模块，用于获取待评估的电动汽车的特征数据；/n残值率评估模块，用于将待评估的电动汽车的特征数据输入至所述残值率评估模型，得到所述残值率评估模型输出的残值率。/n
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