摘要
本发明提供了一种汽车故障诊断模型的构建方法,包括:获取多个故障信息集,并从故障信息集中提取故障码,并根据所有故障码构建故障树;提取各组故障信息集中提取多个数据特征,将数据特征导入XGBoost模型并计算所有数据特征的预测概率;使用随机搜索法对XGBoost模型进行参数调优,直至损失函数收敛。本发明解决了现有技术中存在的依赖于现场检测,需要人工检查车辆并对相关数据进行对比分析,故障的诊断结果准确率较低的问题。
技术关键词
汽车故障诊断
XGBoost模型
数据
参数
车辆
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负荷预测模型
仪表指针
热源设备
图片
Canny算法
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综合电力系统
断路器
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同步误差
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PID控制器参数
语音问答方法
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深度神经网络
长短期记忆网络
文本