[发明专利]影响车辆性能预测因素的确定方法和装置

权利要求书

1.一种影响车辆性能预测因素的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个影响因素以及所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响；

将所述多个影响因素以及所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响共同输入至神经网络模型进行训练；

基于所述神经网络模型获得所述多个影响因素对所述车辆性能预测影响误差的第一预测误差排名。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述多个影响因素以及所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响共同输入至树模型进行训练；

基于所述树模型获得所述多个影响因素对所述车辆性能预测影响误差的第二预测误差排名。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述多个影响因素以及所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响的预测影响的相关性系数矩阵；

基于所述相关性矩阵获得所述多个影响因素对所述车辆性能预测影响误差的第三预测误差排名；

根据所述第二预测误差排名和所述第三预测误差排名确定目标影响因素组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响包括所述多个影响因素对于车辆剩余里程的实际影响。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响包括所述多个影响因素对于车辆剩余时间的实际影响。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述第一预测误差排名生成提醒报告。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因素包括行驶里程、探针温度、电压、电流、静置时长、荷电状态和静置荷电状态中的至少一种。

8.一种影响车辆性能预测因素的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取多个影响因素以及所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响；

训练模块，用于将所述多个影响因素以及所述多个影响因素对于车辆性能的实际影响共同输入至神经网络模型进行训练；

确定模块，用于基于所述神经网络模型获得所述多个影响因素对所述车辆性能预测影响误差的第一预测误差排名。

9.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；

所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使得所述设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，所述指令指示设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。