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基于孤立森林算法的新能源汽车电池异常检测方法

摘要

本发明提供了一种基于孤立森林算法的新能源汽车电池异常检测方法,用于解决现有技术中存在的异常检测的准确性和实时性较差的技术问题。实现步骤为:1.获取样本训练样本集合测试样本集;2.构建孤立森林IForest模型;3.获取新能源汽车的电池异常检测结果。本发明通过对多维特征构建IForest模型,对每个特征的异常得分进行判定,解决了只依靠单一维度特征对电池进行异常检测的单一性问题,提高了对新能源汽车电池异常检测的准确性,同时,通过对大量数据进行了预处理工作,降低了构建的孤立森林模型的时间,并且异常阈值是根据异常得分计算公式自动得出的固定值,提高了对新能源汽车电池异常检测的实时性。

著录项

  • 公开/公告号CN112505549B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN202011343531.2

  • 申请日2020-11-26

  • 分类号G01R31/367(20190101);G01R31/3842(20190101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构61205 陕西电子工业专利中心;

  • 代理人陈宏社;杨春岗

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2022-08-23 12:24:42

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