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时光巷陌
2025-03-26 03:25:54
通过收集和分析车辆运行数据，如电池充电时间点、充电时长、快慢充使用特性、行驶时间、行驶距离、加减速度、左右转向等信息，以及座椅位置、后视镜位置等驾驶员身体结构特性，可深入了解车辆运行状况，优化车辆性能。
利用大数据技术，如使用Clickhouse、Python和PowerBI构建新能源车辆运行大数据看板，涵盖行驶、充电、电机、电池、报警五大模块，可对车辆运行数据进行全面分析。通过LSTM、LightGBM（迭代预测模型）和Informer等算法，预测电池健康度，提供准确的故障预警，预测性维修平台的构建有助于提升车辆维护效率。
基于时间序列的天气预报、基于不平衡数据的信用卡欺诈检测、IMDB数据集上的情感计算等，展示了大数据在不同场景下的应用潜力。
通过对车辆大数据的统计分析，如利用极值分布对可能发生危险现象进行预测，确保车辆性能优化和目标值的实现。Python语言作为数据分析工具，结合正态分布、威布尔分布和极值分布等统计知识，确保车辆开发目标值的实现。
建立新能源车运行数据分析平台，基于故障预警功能孵化出预测性维修平台，通过收集和分析真实用户的载荷谱（实际用车习惯如车速分布、载重、驾驶模式、充电习惯等）、驾驶行为、用车习惯等，实现对车辆运行状态的精准预测。
通过分析电池不同状态下的放电特性及实际放电窗口，优化全电续驶里程估计算法，进行不同地区和季节条件下的续驶里程评估及竞品车型对比分析。影响因素分析包括驾驶行为、用车习惯、气候条件、车辆及电池状态等，通过Spearman及XGBoost SHAP值分析各因素对等效里程的影响大小和排名，提出优化建议。
研究电池异常亏电原因，识别亏电，提供诊断分析，减少异常亏电造成的损失。采用卡方检验识别相关性较高的字段，建立相关假设，基于小概率原则进行假设检验，生成结论，为业务提供数种亏电识别和馈电诊断逻辑，应用到移动APP和客户关怀中，减少客诉。
在新能源汽车电池、电驱、底盘等领域进行数据分析，包括电池异常报警分析、车轮倒转异常现象等，提升用户使用体验，减少突发性事故造成的财产损失。
在新能源汽车领域相关数据产品需求分析、数据分析以及挖掘算法开发等方面发挥关键作用，主导设计智能功能如健康实时监控、故障预测性诊断、智能充电等，基于机器学习算法实现电机故障识别和提前诊断，并利用知识图谱实现故障/售后事件查询和智能维修指导。
运用电池特征变量（如循环次数、温度值等）建立电池残值预测模型，预测电池未来容量，评估电池剩余价值，采用决策树、随机森林等算法，预测未来6个月和12个月的电池容量，提供电池未来价值评估依据。
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