摘要
本发明公开了一种用于汽车制造数字化转型的统计分析方法,涉及数字转型的统计分析方法领域,该用于汽车制造数字化转型的统计分析方法,选用支持向量机回归模型可以有效地处理非线性回归问题,SVR在复杂的回归任务中表现出色,与传统的回归方法相比,SVR对异常值和噪声具有更好的鲁棒性,同时SVR的算法相对简单,易于实现和理解,同时SVR能够有效地处理汽车企业高维数据,因为它基于结构风险最小化原理,通过核函数将输入空间映射到高维特征空间,使得在高维空间中数据变得线性可分或更容易找到回归函数,大数据时代下,企业数字化转型是一个强有力的杠杆,能够显著提升市场竞争力。
技术关键词
统计分析方法
支持向量机回归模型
企业
Python技术
汽车
销售额
结构风险最小化
数据
样本
支持向量回归
综合性
回归方法
统计特征
统计方法
指数
杠杆
格式化
关键字
变量
关键词
系统为您推荐了相关专利信息
故障预测模型
故障识别方法
故障特征
模拟器
最佳迭代次数
风险预警方法
风险预警系统
健康状态数据
深度学习模型
时间序列预测模型
问答语料库
模型训练系统
策略
教师
模型训练方法
车辆换道方法
电子后视镜
电子摄像头
意图
粒子群算法
线控转向系统
跨系统
电机控制器
绕组永磁同步电机
系统运行状态