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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108022325A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201710994804.1
申请日：2017-10-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种汽车发动机数据采集与故障隐患分析预警模型，主要包括以下步骤：1)实时采集怠速车辆的车况数据。2)对采集到的车况数据进行故障特征参数提取。3)分析故障特征参数的主成分。4)数据标准化。5)故障风险分析。本发明能直观地从地图上找到可能发生故障的车辆，从而找出发动机容易发生故障的零部件。根据分析结果，可以及时对可能发生故障的零部件进行检测，提前预防故障的发生，并指导研发产品设计改进。
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公开(公告)号：CN108022325B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710994804.1
申请日：2017-10-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种汽车发动机数据采集与故障隐患分析预警模型，主要包括以下步骤：1)实时采集怠速车辆的车况数据。2)对采集到的车况数据进行故障特征参数提取。3)分析故障特征参数的主成分。4)数据标准化。5)故障风险分析。本发明能直观地从地图上找到可能发生故障的车辆，从而找出发动机容易发生故障的零部件。根据分析结果，可以及时对可能发生故障的零部件进行检测，提前预防故障的发生，并指导研发产品设计改进。
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公开(公告)号：CN107977853A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201710994836.1
申请日：2017-10-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车企业客户流失建模与分析方法，主要步骤如下：1)构建汽车企业客户流失模型需要的变量。所述变量通过降维产生；降维方法主要包括主成分分析法、SOM网络学习算法和FCM聚类法。2)降维后的变量去解释原来的大部分变量，从而将相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。3)所述彼此相互独立或不相关的变量制成样本集。4)利用Boosting算法输出的强分类器H(x)对所述汽车企业客户流失分析的分类回归树模型进行优化，得到汽车企业客户流失分析模型，从而分析汽车企业客户流失原因。
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公开(公告)号：CN118300858A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410450109.9
申请日：2024-04-15
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种数据加密方法、装置、设备、存储介质，包括：在检测到供应链数据的检索请求时，调用供应链数据请求智能合约将检索请求上传到区块链；接收检索请求并随机生成第一对称密钥，确定待传输的供应链数据和区块链账户标识；获取预先提供的非对称密钥的公钥；通过第一对称密钥对待传输的供应链数据进行加密后上传到区块链，通过公钥对第一对称密钥进行加密后上传到区块链；获取公钥对应的解密私钥，加密后的待传输的供应链数据和第一对称密钥；通过解密私钥对加密后的第一对称密钥进行解密并通过解密后的第一对称密钥对加密后的待传输的供应链数据进行解密，获取待传输的供应链数据，本发明实施例降低了密钥被破解的隐患。
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公开(公告)号：CN113962745A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111278216.0
申请日：2021-10-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及大数据挖掘技术领域，针对现有的汽车行业的销量预测方法预测准确率低的问题，提出一种基于Prophet算法的行业大数据销量预测方法，包括：基于facebook的prophet算法，对历史销量数据进行节假日、事件等分析确定影响参数，采用历史销量数据对proohet模型进行训练测试得到最优模型并对销量进行预测得到预测值一；对影响因子进行移动平均、变形、降维、滞后等处理，采用历史销量数据和所有影响因子数据进行机器学习模型(神经网络、xgboost等)训练测试得到最优机器学习模型，利用最优机器学习模型和因子预测值对销量进行预测得到预测值二；根据销量预测值一、销量预测值二得到最终的销量预测值。本发明适用于汽车产品销量的预测。
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