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龙图腾网获悉北京爱车数据技术有限公司申请的专利一种基于大数据的车辆运行信息评估管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120217239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510309774.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于大数据的车辆运行信息评估管理系统及方法是由侯建军;赵云;魏文超;马丽丽设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的车辆运行信息评估管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的车辆运行信息评估管理系统及方法，涉及故障监测技术领域，本发明提取导致车辆运行异常的关键异常特征，对提取的关键异常特征进行分类；得到不同关键异常特征之间的潜在关联关系；使用机器学习算法构建故障预测模型，对故障预测模型进行训练；利用历史中车辆异常时不同关键异常特征的变化情况和潜在关联关系生成数据预测模型；在车辆运行过程中，实时采集关键异常特征数据，并输入到训练好的故障预测模型中，判断车辆是否存在异常风险；当判断车辆存在异常风险时，计算方案制定所需时间，将所需时间输入到数据预测模型中预测未来关键异常数据作为基础制定应急方案。

本发明授权一种基于大数据的车辆运行信息评估管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的车辆运行信息评估管理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S100、采集车辆历史中发生异常运行时的记录，提取记录中的车辆运行信息，提取导致车辆运行异常的关键异常特征，对提取的关键异常特征进行分类； S200、对不同种类关键异常特征进行关联分析，得到不同关键异常特征之间的潜在关联关系； S201、对所有关键异常特征均进行两两计算得到多项式和均方误差，设置误差阈值为MY；当计算的均方误差MSE≤MY时，判断对应两种关键异常特征存在关联，当MSEMY时，判断对应两种关键异常特征不存在关联； S202、当判断两种关键异常特征存在关联后，将存在关联的关键异常特征进行组合构成关联组，将所有关联组进行整合记录，将关联组中计算的多项式作为潜在关联关系FG； S300、针对挖掘的不同关键异常特征之间的潜在关联关系，使用机器学习算法构建故障预测模型，采集车辆历史中发生异常运行时的关键异常特征作为训练集，对故障预测模型进行训练； S400、利用历史中车辆异常时不同关键异常特征的变化情况和潜在关联关系生成数据预测模型； 利用历史中车辆异常时不同关键异常特征的变化情况和潜在关联关系生成数据预测模型的具体步骤为： S401、利用历史中车辆异常时不同关键异常特征的变化情况构建一个每种关键异常特征随时间序列变化的曲线，利用线性回归对曲线进行解释，得到每种关键异常特征的时间预测函数Gt＝ft； 在关联组内提取潜在关联关系计算两种关键异常特征相互影响后的拟合值，将潜在关联关系作为关联预测函数Gn＝FG； S402、将两种预测函数进行结合得到数据预测模型，具体为：Ga＝MaxGt，Gn； S500、在车辆运行过程中，实时采集关键异常特征数据，并输入到训练好的故障预测模型中，判断车辆是否存在异常风险； S600、当判断车辆存在异常风险时，计算方案制定所需时间，将所需时间输入到数据预测模型中预测未来关键异常数据作为基础制定应急方案。

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