[发明专利]基于神经网络的车辆故障和舒适度预测方法、装置、终端及介质

摘要

本发明公开了基于神经网络的车辆故障和舒适度预测方法、装置、终端及介质，其包括：基于样本车辆的原始数据，获取关联于车辆故障和舒适度的多个特征数据；对特征数据进行特征处理后生成对应的数值特征数据；将数值特征数据按照预设比例划分为训练集和测试集，以分别用于训练和测试一神经网络模型；其中，所述神经网络模型包括一特征提取模块和两个预测训练模块；特征提取模块用于提取故障特征和舒适度特征；两个预测训练模块分别用于分别输出故障预测结果和舒适度预测结果。本发明将深度学习方法引入到共享车辆实际业务中，大大降低了试错成本和运营成本，有效提高共享车辆整体质量和售后服务。