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申请/专利权人：华能信息技术有限公司
摘要：本发明提供一种模型训练方法、自动驾驶车辆故障预判方法及系统，模型训练方法包括：获取自动驾驶车辆的多个工作系统的运行日志数据样本；对运行日志数据样本进行加注标签处理，建立训练样本集；通过训练样本集分别对预先构建的梯度提升树模型和神经网络模型进行训练，得到第一学习模型和第二学习模型；将第一学习模型和第二学习模型进行合并，得到故障预判模型。本发明提供的方案，由于故障预判模型利用多个工作系统的运行日志数据样本经加注标签后训练得到，且整合了对梯度提升树模型和神经网络模型的训练结果，得到的故障预判模型精确更高，将该模型用于车辆故障处理过程，可提高车辆故障处理环节的处理效率及准确性。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取自动驾驶车辆的多个工作系统的运行日志数据样本；其中，所述多个工作系统预先经过时钟同步处理；为所述运行日志数据样本加注统一的时间标签，得到第一数据样本；提取所述第一数据样本中的告警数据样本和性能指标样本；为所述告警数据样本加注告警级别标签，并为所述性能指标样本加注性能标签，得到第二数据样本；为所述第二数据样本添加根因特征，确定常见的故障原因，并关联相关工作系统的运行日志数据样本，具体包含相关工作系统的日志信息和告警信息，提取故障发生前的预设时段内相关工作系统的特征数据，并且添加相应的根因标签，每一个带标签的第二数据样本都包含一个时间序列，对每一个时间序列进行特征处理，构造新特征，将各个新特征中的缺失值用平均值补全，得到初始样本集；对所述初始样本集中至少部分数据分别进行特征剔除处理和特征归一化处理，得到训练样本集；通过所述训练样本集分别对预先构建的梯度提升树模型和神经网络模型进行训练，得到第一学习模型和第二学习模型；其中，所述神经网络模型的第一层神经元数量与数据样本的特征数量相等，最后一层神经元的数量与标签的种类数量相等，中间两层的神经元数量由对神经网络模型进行交叉验证得到的结果决定；将所述第一学习模型和所述第二学习模型进行合并，得到故障预判模型。
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