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摘要：本发明提供一种基于用户驾驶习惯的车辆部件寿命预测方法，包括步骤：1、训练数据的特征化处理；2、对经过所述步骤1处理得到的标准化数据进行数据清洗；将经过所述步骤2处理后得到的标准化训练数据划分成训练集和测试集；特征数据划分，包括对所述训练集和测试集中的数据进行最大，最小归一化处理和特征标准化；构建随机森林模型；使用所述训练集训练所述随机森林模型；使用所述测试集对所述随机森林模型进行测试；所述随机森林模型的应用。本发明能有效地捕捉驾驶行为对汽车部件的影响，提供更加准确和实用的部件寿命预测结果以及维修保养建议。本发明不仅符合了智能化、个性化的汽车维护趋势，也有助于提高车辆的可靠性、安全性和经济性。
主权项：1.一种基于用户驾驶习惯的车辆部件寿命预测方法，其特征在于，包括步骤：1、训练数据的特征化处理；2、对经过所述步骤1处理得到的标准化数据进行数据清洗；3、将经过所述步骤2处理后得到的标准化训练数据划分成训练集和测试集；4、特征数据划分，包括对所述训练集和测试集中的数据进行最大，最小归一化处理和特征标准化；5、构建随机森林模型；6、使用所述训练集训练所述随机森林模型；7、使用所述测试集对所述随机森林模型进行测试；8、所述随机森林模型的应用。
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百度查询： 北京酷车易美网络科技有限公司 一种基于用户驾驶习惯的车辆部件寿命预测方法
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