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基于机器学习的车队数据分析
1
作者
ebel andré
RIEMER Thomas
REUSS Hans-Christian
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期186-193,共8页
为了增强新一代车辆的功能和安全性,收集了大量的车辆行驶历史数据,利用机器学习方法创建基于规则的计算模型,以检测车队中的故障车辆。详细介绍了模型的设计步骤,并通过低压电池的电气故障测试进行该方法的有效性验证。分析结果可供后...
为了增强新一代车辆的功能和安全性,收集了大量的车辆行驶历史数据,利用机器学习方法创建基于规则的计算模型,以检测车队中的故障车辆。详细介绍了模型的设计步骤,并通过低压电池的电气故障测试进行该方法的有效性验证。分析结果可供后续车型台架测试参考。
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关键词
车队数据
机器学习
规则学习
测试条件
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职称材料
题名
基于机器学习的车队数据分析
1
作者
ebel andré
RIEMER Thomas
REUSS Hans-Christian
机构
Research Institute of Automotive Engineering and Vehicle Engines Stuttgart(FKFS)
Institute of Automotive Engineering(IFS)
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期186-193,共8页
文摘
为了增强新一代车辆的功能和安全性,收集了大量的车辆行驶历史数据,利用机器学习方法创建基于规则的计算模型,以检测车队中的故障车辆。详细介绍了模型的设计步骤,并通过低压电池的电气故障测试进行该方法的有效性验证。分析结果可供后续车型台架测试参考。
关键词
车队数据
机器学习
规则学习
测试条件
Keywords
fleet data
machine learning
rule learning
test conditions
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的车队数据分析
ebel andré
RIEMER Thomas
REUSS Hans-Christian
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
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