本發(fā)明屬于車輛檢測分析，特別涉及一種基于車輛維修數(shù)據(jù)與電池報告分析純電動乘用車折損方法。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的飛速發(fā)展，純電動乘用車以其環(huán)保、節(jié)能的特性逐漸受到市場的青睞。然而，與傳統(tǒng)燃油車相比，純電動車的折舊計算更為復(fù)雜，這主要源于其電池技術(shù)的特殊性以及維修數(shù)據(jù)的多樣性。因此，提供一種分析純電動乘用車折損的方法，對于準確評估車輛價值、保障消費者權(quán)益以及推動電動汽車市場的健康發(fā)展具有重要意義。

2、純電動乘用車的主要折損來源之一是其電池的性能衰減。電池作為電動車的“心臟”，其性能直接影響到車輛的續(xù)航里程、加速性能以及整體使用壽命。然而，電池的性能衰減受多種因素影響，如充放電次數(shù)、充電方式、使用溫度等。這些因素導(dǎo)致了電池性能的不穩(wěn)定性，進而影響了車輛的整體價值。

3、此外，純電動乘用車的維修數(shù)據(jù)也是評估其折損情況的重要依據(jù)。維修數(shù)據(jù)涵蓋了車輛在使用過程中出現(xiàn)的各種問題及維修記錄，能夠反映車輛的整體狀況和維護情況。通過對維修數(shù)據(jù)的深入分析，我們可以更加準確地了解車輛的故障率、維修成本以及使用壽命等信息，從而為評估車輛折損提供有力支持。

4、總之，分析純電動乘用車折損的方法，不僅有助于提高車輛評估的準確性和公正性，還有助于推動電動汽車市場的健康發(fā)展。

5、但目前市場上對于純電動乘用車折損的評估方法尚不完善。傳統(tǒng)的折舊計算方法往往只考慮了車輛的使用年限和行駛里程，而忽略了電池性能衰減和維修數(shù)據(jù)的影響。這種方法的局限性在于無法準確反映車輛的實際狀況和價值，容易導(dǎo)致評估結(jié)果偏差較大。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明提供一種基于車輛維修數(shù)據(jù)與電池報告分析純電動乘用車折損方法。

2、本發(fā)明提供的基于車輛維修數(shù)據(jù)與電池報告分析純電動乘用車折損方法，包括步驟：

3、1、計算電池基準折損系數(shù)；

4、2、依據(jù)車輛維修數(shù)據(jù)計算車輛維修的折損值；

5、3、計算電池的折損值；

6、4、計算車輛車齡里程的折損值；

7、5、計算車輛折損值。

8、進一步，

9、所述步驟1包括步驟：

10、通過車輛識別代碼，解析車輛品牌車型信息；

11、依據(jù)車輛品牌車型的配置信息，獲取其電池的標稱續(xù)航ratemile；所述電池基準折損系數(shù)記為baseoffset計算如下：

12、當所述標稱續(xù)航ratemile大于600公里時，baseoffset為1

13、其他情況，使用如下公式計算所述電池基準折損系數(shù)baseoffset：

14、baseoffset＝2.0353-0.0015×ratemile。

15、進一步，

16、所述步驟2包括步驟：

17、2a、總結(jié)造成車輛折損的結(jié)構(gòu)件、重要部件名稱和對應(yīng)維修狀態(tài)的行為，生成語料庫存到數(shù)據(jù)庫中；

18、2b、訓(xùn)練bert模型用于提取車輛維修數(shù)據(jù)中的部件與對應(yīng)的維修方式；

19、2c、bert模型應(yīng)用；

20、2d、計算維修數(shù)據(jù)對應(yīng)的折損值即維修命中的折損值repairloss。

21、進一步，

22、所述步驟2a中生成的語料庫包括多于1個的語料元素，每個所述語料元素包括4個語料子元素：第一個語料子元素存儲有所述語料元素的序號，第二個語料子元素存儲有部件名稱partname，第三個語料子元素存儲有維修行為termv，第四個語料子元素存儲有影響級別level，所述影響級別level用于說明或標識所述語料元素中存儲的部件和維修行為對車輛折損的影響程度，level的取值為1-10的整數(shù)。

23、進一步，

24、所述步驟2b包括步驟：

25、2b1、數(shù)據(jù)處理，將收集到的純電動乘用車的維修數(shù)據(jù)進行清洗，去掉無關(guān)的信息和噪聲，所述清洗包括：識別并刪除重復(fù)項，去除與任務(wù)無關(guān)的信息、即去除與提取部件和維修方式的任務(wù)無關(guān)的字段或信息，數(shù)據(jù)格式化；

26、2b2、依據(jù)所述語料庫進行數(shù)據(jù)標注，對于每一條所述維修數(shù)據(jù)，標注出部件和維修方式得到標注數(shù)據(jù)，其中，留存一部分標注數(shù)據(jù)作為驗證集；

27、2b3、將所述標注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為bert模型接受的格式，包括將文本轉(zhuǎn)換為bert的令牌標識符，以及將所述標注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型預(yù)測的格式，記為預(yù)測標注數(shù)據(jù)；

28、2b4、加載bert模型：選擇一個預(yù)訓(xùn)練用的bert-base作為訓(xùn)練的起點；

29、2b5、定義任務(wù)特定層：在bert模型的基礎(chǔ)上，添加一個分類層，用于預(yù)測每個令牌是否屬于部件或維修方式，并標準化輸出為部件-維修方式的格式，其中，將預(yù)測為部件的所述令牌與緊隨其后的預(yù)測為維修方式的所述令牌配對；

30、2b6、使用準備好的標注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練所述bert模型；

31、2b7、使用所述驗證集來評估所述bert模型，計算所述bert模型的準確率precision、召回率recall，以了解bert模型在提取維修內(nèi)容方面的表現(xiàn)，

32、其中，

33、準確率precision是指所述bert模型預(yù)測為正例的樣本中，真正為正例即真正例true?positives的樣本所占的比例，所述bert模型預(yù)測為正例的樣本中真正例以外的樣本為假正例false?positives，

34、precision＝true?positives/(true?positives+false?positives)，

35、召回率recall是指所有實際為正例的樣本中，被所述bert模型預(yù)測為正例的樣本所占的比例，定義假反例false?negatives表示的是那些實際上是正例，但所述bert模型錯誤地預(yù)測它們?yōu)樨摾臉颖荆瑒t

36、recall＝true?positives/(true?positives+false?negatives)，

37、2b8、對所述bert模型進行調(diào)優(yōu)。

38、進一步，

39、所述步驟2c包括步驟：

40、加載所述bert模型；

41、對要分析的維修數(shù)據(jù)進行清洗得到需分析維修數(shù)據(jù)；

42、對所述bert模型輸入所述需分析維修數(shù)據(jù)，輸出多個部件-維修方式的格式數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)組合repaircontent，對所述數(shù)據(jù)組合repaircontent進行去重操作；

43、將所述數(shù)據(jù)組合repaircontent的內(nèi)容與所述語料庫的內(nèi)容進行匹配，當所述數(shù)據(jù)組合repaircontent中某個元素即所述部件-維修方式的格式數(shù)據(jù)的部件與所述語料庫中某個所述語料元素中的partname相同且維修方式與所述語料元素中的termv相同時，記錄所述語料元素中的level值，將其添加到數(shù)組levelarray中。

44、進一步，

45、所述步驟2d包括步驟：

46、檢查所述數(shù)組levelarray的長度，當所述長度為0時，repairloss為0；

47、所述數(shù)組levelarray的長度大于0時：

48、對所述數(shù)組levelarray的所有元素依據(jù)三個數(shù)值范圍：1-3，4-6，7-10進行分組，對應(yīng)地獲得三個數(shù)組array1、array2、array3；

49、分別對所述數(shù)組array1、array2、array3中元素進行數(shù)值累加、求和得到loss1、loss2、loss3；

50、計算repairloss＝0.2×loss1+0.5×loss2+1×loss3。

51、進一步，

52、所述步驟3包括：

53、車輛電池報告數(shù)據(jù)僅有電池的健康狀態(tài)值soh時，車輛電池折損系數(shù)batteryloss＝0.55×(1-soh)×100；

54、所述車輛電池報告數(shù)據(jù)同時存在非零參數(shù)電池內(nèi)阻dcrconsistence、電壓一致性socconsistence、溫度一致性tempconsistence、自放電率selfdischargerate的值時：

55、將所述非零參數(shù)的數(shù)值范圍轉(zhuǎn)換為0-100；

56、batteryloss＝

57、0.55×(0.7×(1-soh)×100+0.03×(100-dcrconsistence)+

58、0.07×(100-tempconsistence)+0.15×(100-socconsistence)+

59、0.05×(100-selfdischargerate))。

60、進一步，

61、所述步驟4包括：

62、通過解析車輛識別碼，計算車齡carage；

63、計算車齡折損系數(shù)ageloss：

64、當車齡carage大于0時：ageloss＝1.12×carage+5.6，

65、否則：ageloss＝0；

66、計算里程折損系數(shù)mileloss，記行駛里程為mile：

67、當mile大于0時：mileloss＝(mile/20000+0.4)×6，

68、否則：mileloss＝0；

69、計算車齡里程綜合折損系數(shù)carageloss：

70、當車齡carage小于3年時：

71、carageloss＝(0.7×mileloss+0.3×ageloss)；

72、當車齡carage在3年到5年間時：

73、carageloss＝(0.45×mileloss+0.55×ageloss)；

74、當車齡carage在5到8年時：

75、carageloss＝(0.3×mileloss+0.7×ageloss)；

76、當車齡carage大于8年時：

77、carageloss＝(0.15×mileloss+0.85×ageloss)。

78、進一步，

79、所述步驟5中，所述車輛折損值記為lossvalue，lossvalue滿足：

80、lossvalue＝baseoffset×batteryloss+repairloss+carageloss。

81、本發(fā)明提供的基于車輛維修數(shù)據(jù)與電池報告分析純電動乘用車折損方法，通過綜合運用多種數(shù)據(jù)和信息，對車輛折損進行更加全面、準確的評估。本發(fā)明通過收集和分析車輛的維修數(shù)據(jù)，了解車輛在使用過程中出現(xiàn)的各種問題及維修情況，同時，結(jié)合電池報告分析電池的性能衰減情況，從而得出更加準確的車輛折損評估結(jié)果。

82、本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。