一种基于大数据的观光车平顺性优化方法及系统

本发明涉及平顺性优化技术领域，具体涉及一种基于大数据的观光车平顺性优化方法及系统，包括多维度数据采集：获取观光车振动加速度数据、前方路面图像数据、乘客心率变异性数据；多源数据融合处理：对振动加速度数据进行频域特征提取获得振动能量分布谱，对路面图像数据进行纹理分割与坑洞识别生成路面粗糙度矩阵，对乘客心率变异性数据进行标准化处理生成体感不适指数；动态权重平顺性评价：输入预设的模糊逻辑模型，输出综合平顺性指标；多目标优化策略生成：生成多参数协同调整指令集；闭环反馈动态优化：进行相关性验证，修正模糊逻辑模型的权重分配规则。本发明提高了观光车运行过程中的舒适性与稳定性，增强了控制系统的智能性。