基于机器学习的故障预警方法在车联网项目风险管理中的应用研究.pdfVIP

摘要

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智能交通的推广和发展，以及计算机和通信技术不断创新和运用，实现

了车辆信息的处理、存储、传输和交换等功能，进而推动了车联网项目的发

展。我国车联网项目发展空间广阔，投资规模相对较大，对车联网项目进行

风险管理是非常有必要的。车联网项目是一个复杂的系统工程，它涉及到多

个领域，在实施过程中，存在诸多问题，车辆故障就是其中一个潜在风险因

素。如何对车辆故障进行有效预警和管理是车联网项目亟需解决的问题。通

过故障预警降低车辆故障的发生概率，可以减少项目投资风险和损失，并保

证项目的顺利实施，提高项目成功的可能性。本文旨在探究基于机器学习的

故障预警方法在车联网项目风险管理中的应用，通过分析和挖掘有用数据，

提取故障的特征，选择合适的机器学习算法并建立相应的预测模型，实现车

联网项目风险管理的目标。

本文研究的内容主要有以下几部分：

（1）从项目风险管理理论、故障预警研究现状、车联网项目风险管理研

究以及机器学习模型在风险管理中的应用等相关理论和研究出发，结合车联

网项目的实际开发经验，选取了70多个特征用于构建车辆故障预测模型，并

使用卡方检验的方法验证了这些特征对建立预测模型的显著相关性。实验结

果进一步表明，这些特征的选取对于车辆故障预警研究和实践都具有一定的

借鉴意义。

（2）使用多种机器学习算法构建车辆故障预测模型，包括堆叠集成学习、

决策树、支持向量机、逻辑回归、极度随机树、随机森林、自适应提升和梯

度提升决策树等。同时，将预测时间提前1分钟至10分钟，并对这些模型使

用多种评价指标进行性能评估。实验结果表明，集成模型的预测效果优于其

他单一模型，特别是堆叠集成学习Stacking模型的表现最佳。此外，针对不

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基于机器学习的故障预警方法在车联网项目风险管理中的应用研究

同的时间点进行预测，结果显示，预测离故障发生时间越近，模型预测的准

确率越高。

（3）进一步验证本文所构建的故障预测模型在实践中的成本收益，使用

我国某知名车企车联网项目的最新生产数据进行实证分析。实证结果显示，

本文所构建的故障预测模型具有良好的预测性能和准确性，能够对车辆故障

进行有效预测和预警。此外，通过对预测模型的应用进行成本收益分析，验

证了基于机器学习的故障预警方法在车联网项目故障风险管控中的优势和可

行性，为决策者提供了有力的技术支持和信息参考，有助于提高车企故障风

险管控的效率和准确性。

根据以上研究内容，本文主要贡献有三点：

（1）从故障风险管理的角度对车联网项目风险管理进行深入研究。在车

联网项目的快速发展过程中，尽管在项目风险管理方面已经有了一些研究成

果，但是在故障风险管理方面的研究仍相对匮乏。本文研究实现车辆发动机

水温故障预警，可以帮助车主及时发现发动机水温异常，采取相应的措施进

行处理，从而有效地降低车联网项目的故障风险。

（2）采用机器学习方法来进行车联网项目风险管理。虽然机器学习方法

已经在风险管理的各个领域得到了广泛应用，但是在车联网项目风险管理方

面，其应用还比较有限。本文研究采用机器学习方法建立适用于商用柴油车

的发动机车辆故障预测模型，为车联网项目风险管理提供了新的思路和方法。

（3）为后续车联网项目相关研究提供建模方面的参考和借鉴。本文提出

的车辆故障预警方法采用机器学习算法，通过分析和挖掘车辆运行数据的特

征，构建车辆故障预测模型，有效预测车辆故障的发生。这一创新性的思路

和方法不仅说明了机器学习的适用性，也对机器学习模型的选择和特征的选

取提供了新的价值贡献。

关键词：机器学习；故障预警；车联网项目；风险管理

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