一种基于决策树及KNN的热失控预警方法及系统

本发明公开了一种基于决策树及KNN的热失控预警方法及系统，属于新能源汽车热失控预警技术领域，包括：S1、采集热失控车辆的数据样本；S2、对步骤S1采集的数据样本进行预处理得到热失控车辆的原始数据集；S3、基于获取的热失控车辆的原始数据集，建立决策树模型；S4、训练决策树模型；S5、基于训练后的决策树模型，计算对热失控相关特征重要性进行提取；S6、基于KNN算法对决策树输出特征结果进行新能源汽车热失控预测。本发明充分利用KNN临近算法特性，以已发生故障的车辆重要特征为出发点进行分析建模，通过不断训练K值，实时计算目标检测车辆与K值目标距离，进行投票决策，因此以故障导向为结果的分析更为精准。