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申请/专利权人：上海伊世智能科技有限公司;襄阳达安汽车检测中心有限公司
摘要：本发明公开了一种基于LightGBM预测模型的自动驾驶GNSS欺骗检测方法，包括以下步骤：步骤一、获取车辆传感器数据，对相关传感器数据进行预处理，根据相邻时间戳的车辆传感器数据计算车辆在一段时间的位移，以其作为训练标签，同时对传感器数据进行特征筛选，选择出对预测目标贡献度高的特征数据；步骤二、将预处理后的数据标签化后划分为训练、验证、测试数据集，用于后续的LightGBM模型训练；步骤三、构建用于预测的LightGBM模型并在训练数据集上训练，并使用K‑Fold交叉验证法确定模型的最佳超参数；模型训练好后对其输入待检测的GNSS定位数据以及其他车辆传感器数据，该模型经过训练即可用于预测车辆位置，通过比较预测位置以及实时接收的信号位置就能检测欺骗。
主权项：1.一种基于LightGBM预测模型的自动驾驶GNSS欺骗检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取车辆传感器数据，对相关传感器数据进行预处理，根据相邻时间戳的车辆传感器数据计算车辆在一段时间的位移，以其作为训练标签，同时对传感器数据进行特征筛选，通过手动设置阈值选择出特征重要性高的的特征组成子集；步骤二：将预处理后的数据标签化后划分为训练、验证、测试数据集，用于后续的LightGBM模型训练；步骤三：构建用于预测的LightGBM模型并在训练数据集上训练，并使用K-Fold交叉验证法确定模型的最佳超参数；步骤四：模型训练好后对其输入待检测的GNSS定位数据和其他车辆传感器数据，用于预测车辆位置，通过比较预测位置以及实时接收的信号位置就能检测欺骗。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海伊世智能科技有限公司 襄阳达安汽车检测中心有限公司 一种基于LightGBM预测模型的自动驾驶GNSS欺骗检测方法
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