专利汇可以提供一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析系统及方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且针对 现有技术 中确定车辆的最优消耗路线的问题,本 发明 提供一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗 预测分析 系统及方法,属于数据分析处理领域。本发明包括:S1、利用TBOX平台从TBOX智能终端中获取用户驾驶习惯数据,作为 训练数据 集;S2、根据各品牌车型分别构建 决策树 模型;S3、利用训练数据集训练决策树模型;S4、将训练完的决策树模型更新TBOX智能终端中的相应模型;S5、根据用户的目的地,利用TBOX智能终端中的模型计算最优消耗路线;S6、TBOX智能终端将计算的最优消耗路线展示给驾驶人。,下面是一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析方法,其特征在于,所述方法包括:
S1、利用TBOX平台从TBOX智能终端中获取用户驾驶习惯数据,作为训练数据集;
S2、根据各品牌车型分别构建决策树模型;
S3、利用训练数据集训练决策树模型;
S4、将训练完的决策树模型更新TBOX智能终端中的相应模型;
S5、根据用户的目的地,利用TBOX智能终端中的模型计算最优消耗路线;
S6、TBOX智能终端将计算的最优消耗路线展示给驾驶人。
2.根据权利要求1所述的一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析方法,其特征在于,所述S1中,所述训练数据集包括城市气象信息、道桥坡路、车型适配、司机驾驶行的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析方法,其特征在于,所述S3中,利用随机森林算法训练决策树模型,
利用随机森林算法基于多种数据训练数据集构建多棵决策树,组合成一个新的模型,模型的输出结果是所有决策树输出的组合,每棵树的预测结果都视为一张投票,获得投票数最多的类别就是预测的类别。
4.一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析系统,其特征在于,所述系统包括:
数据导入模块,用于将TBOX平台中的用户驾驶习惯数据导入,作为训练数据集;
构建模块,用于根据各品牌车型分别构建决策树模型;
训练模块,用于利用训练数据集训练决策树模型;
更新模块,用于将训练完的决策树模型更新TBOX智能终端中的相应模型;
消耗分析模块,根据用户的目的地,利用TBOX智能终端中的模型计算最优消耗路线;
显示模块,用于利用TBOX智能终端将计算的最优消耗路线展示给驾驶人。
5.根据权利要求4所述的一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析系统,其特征在于,所述数据导入模块中,训练数据集包括城市气象信息、道桥坡路、车型适配、司机驾驶行的数据。
6.根据权利要求4所述的一种基于TBOX的用户驾驶习惯的能耗预测分析系统,其特征在于,所述训练模块中,利用随机森林算法训练决策树模型,
利用随机森林算法基于多种数据训练数据集构建多棵决策树,组合成一个新的模型,模型的输出结果是所有决策树输出的组合,每棵树的预测结果都视为一张投票,获得投票数最多的类别就是预测的类别。
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