基于BP神经网络的汽车故障率预测研究

摘要

随着社会发展,汽车已经成为家庭的重要出行工具。汽车运行时间越长,故障发生率越高,不利于人们的生命健康安全。因此,利用现代模式识别、机器学习等技术构建一个汽车故障率预测模型,及时发现汽车运行故障,以便能够保证汽车以及乘用人的生命安全。本文详细地分析了BP神经网络的基本理论和概念,同时将其应用到汽车故障率预测中,可以提高故障率预测的准确度。