[发明专利]一种车辆电瓶寿命的预测方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种车辆电瓶寿命的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆的训练样本集合；所述训练样本集合中包括多个车辆特征信息以及每个车辆特征信息对应的电瓶剩余使用时长信息；所述车辆特征信息包括车辆标识信息、车辆行驶时长和车辆行驶里程；

构建当前机器学习模型；

根据所述车辆标识信息、所述车辆行驶时长和所述车辆行驶里程和所述电瓶剩余使用时长信息对所述当前机器学习模型进行训练，得到电瓶寿命预测模型；

接收当前车辆信息；所述当前车辆信息包括当前车辆标识，所述当前车辆的行驶里程，所述当前车辆的行驶时长；

将所述当前车辆信息输入至训练好的所述电瓶寿命预测模型，得到当前车辆的电瓶剩余使用时长信息。

2.根据权利要求1所述的车辆电瓶寿命的预测方法，其特征在于，所述获取车辆的训练样本集合，包括：

获取历史样本数据集合；所述历史样本数据集合中每个历史样本数据包括所述车辆标识信息、所述车辆行驶时长、所述车辆行驶里程和所述电瓶剩余使用时长信息；所述车辆标识信息包括车辆种类信息；

将所述历史样本数据集合基于所述车辆种类信息区分为多个历史样本数据子集合；其中，每个历史样本数据子集合中的历史样本数据中的车辆种类信息是一致的，任两个历史样本数据子集合中的历史样本数据中的车辆种类信息是不一致的；

将每个历史样本数据子集合中的历史样本数据按照所述车辆行驶时长进行排序；

基于排序后的历史样本数据和所述历史样本数据的车辆行驶里程生成补充样本数据；

基于所述补充样本数据对所述历史样本数据子集合进行扩充，得到更新后的历史样本数据子集合；

基于更新后的历史样本数据子集合得到所述训练样本集合。

3.根据权利要求1所述的车辆电瓶寿命的预测方法，其特征在于，所述获取车辆的训练样本集合，包括：

获取历史样本数据集合；所述历史样本数据集合中每个历史样本数据包括所述车辆标识信息、所述车辆行驶时长、所述车辆行驶里程和所述电瓶剩余使用时长信息；所述车辆标识信息包括车辆种类信息；

根据每个历史样本数据中的所述车辆行驶时长和所述车辆行驶里程确定所述历史样本数据的时长里程比值；

若所述历史样本数据集合中存在有历史样本数据的时长里程比值超过所述历史样本数据包含的所述车辆种类信息对应的预设时长里程比值区间，将所述历史样本数据从所述历史样本数据集合中删除，得到更新后的历史样本数据子集合；

基于更新后的历史样本数据子集合得到所述训练样本集合。

4.根据权利要求1所述的车辆电瓶寿命的预测方法，其特征在于，所述获取车辆的训练样本集合，包括：

获取历史样本数据集合；所述历史样本数据集合中每个历史样本数据包括所述车辆标识信息、所述车辆行驶时长、所述车辆行驶里程和所述电瓶剩余使用时长信息；所述车辆标识信息包括车辆种类信息；

将所述历史样本数据集合基于所述车辆种类信息区分为多个历史样本数据子集合；其中，每个历史样本数据子集合中的历史样本数据中的车辆种类信息是一致的，任两个历史样本数据子集合中的历史样本数据中的车辆种类信息是不一致的；

将每个所述历史样本数据子集合中的历史样本数据中的所述车辆行驶里程按照所述车辆行驶时长由短及长进行排序，得到对应的车辆行驶里程序列；

若所述车辆行驶里程序列中存在有车辆行驶里程小于等于前一个车辆行驶里程；或者；大于等于后一个车辆行驶里程；将所述车辆行驶里程对应的历史样本数据从所述历史样本数据集合中删除，得到更新后的历史样本数据子集合；

基于更新后的历史样本数据子集合得到所述训练样本集合。