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摘要：本发明提供一种油耗异常识别方法、装置、设备、存储介质及产品，采集获得当前的车辆状态数据和当前的实际油耗值；其中，车辆状态数据包括路况数据、驾驶行为数据以及发动机运行数据；对当前的车辆状态数据进行特征提取，获得当前的油耗特征数据；将当前的油耗特征数据输入至油耗预测模型中，获得油耗预测模型输出的当前的预测油耗值；计算当前的实际油耗值与当前的油耗预测值之间的差值结果，得到当前的油耗差异值；若油耗差异值大于异常油耗阈值，则判定车辆当前的油耗异常。本发明的方案提高了油耗异常识别的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种油耗异常识别方法，其特征在于，包括：采集获得当前的车辆状态数据和当前的实际油耗值；其中，所述车辆状态数据包括路况数据、驾驶行为数据以及发动机运行数据；对所述当前的车辆状态数据进行特征提取，获得当前的油耗特征数据；将所述当前的油耗特征数据输入至油耗预测模型中，获得所述油耗预测模型输出的当前的预测油耗值；其中，所述油耗预测模型是基于正常油耗数据集的训练集预先训练，并经过测试集测试，得到的机器学习模型；所述训练集包括多个历史的油耗特征数据以及每个历史的油耗特征数据对应的实际正常油耗值；所述测试集包括多个历史的油耗特征数据以及每个历史的油耗特征数据对应的实际正常油耗值，用于测试当前的油耗预测模型，当油耗预测模型在测试集上的精度达到满意结果时，得到所述油耗预测模型；计算所述当前的实际油耗值与所述当前的油耗预测值之间的差值结果，得到当前的油耗差异值；若所述油耗差异值大于异常油耗阈值，则判定车辆当前的油耗异常。
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百度查询： 中国重汽集团济南动力有限公司 油耗异常识别方法、装置、设备、存储介质及产品
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