摘要
本发明提供一种车辆部件风险预估分析方法,其包括步骤:1、数据预处理;2、数据处理,构建输入序列,得到输入序列;3、构建Transformer模型;4、训练所述Transformer模型;5、所述Transformer模型检测应用。本发明提供的车辆部件风险预估分析方法,通过对海量历史检测与车辆维修数据的深度挖掘与智能分析,构建部件风险评估模型,能够精准识别高风险部件及潜在故障,为检测师提供实时辅助决策支持;能预测特定车型的常见故障部位,从而引导检测师重点关注。本发明不仅显著提升了检测师的工作效率,减少了人为疏漏,还为车主提供了更为透明、精准的检测报告,增强了消费者对交易过程的信任度。
技术关键词
车型
车辆部件
车辆识别代码
分析方法
高风险
元素
序列
更新模型参数
样本
数据
Adam算法
风险评估模型
标签
编码器
海量历史
优化器
超参数
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