摘要
本发明涉及大车状态统计技术领域,尤其涉及一种基于卡调终端的出动大车状态统计方法及系统,包括:利实时采集车辆状态数据,并对车辆状态数据进行预处理;利用大数据分析技术,对车辆状态数据进行深入分析;根据分析结果进行车辆状态的统计分类;利用机器学习技术建立异常检测模型,检测异常情况;基于统计结果和异常检测结果,制定车辆调度方案,实现对车辆状态的精确监控与高效调度。通过实时采集车辆信息,并对数据进行清洗和校正,确保数据准确性。利用朴素贝叶斯模型进行数据分类,将车辆状态进行划分。采用高斯混合模型构建异常检测模型,识别车辆运行中的异常数据。提高车辆利用率和任务执行效率,降低运营成本,提升车辆运行安全性。
技术关键词
状态统计方法
车辆状态数据
大数据分析技术
机器学习技术
更新模型参数
概率密度函数
条件过滤数据
车辆运行安全性
朴素贝叶斯分类器
异常状态
GPS位置数据
终端
朴素贝叶斯模型
数据处理模块
数据采集模块
高斯混合模型
异常数据点
系统为您推荐了相关专利信息
智能监测方法
数据融合技术
生成警报
BERT模型
重构误差
图像特征向量
历史工况数据
编码向量
动态误差系数
设备运行参数
多模态数据融合
智能座舱
多模态特征融合
多视角
深度图像数据
神经协同过滤
客户服务方法
客群画像
机器学习技术
对象
车道
车流量数据
大数据
车辆快速通行
路径规划技术