[發明專利]一種基于多源信息的汽車安全風險預警方法及系統有效
| 申請號: | 201810596608.3 | 申請日: | 2018-06-11 |
| 公開(公告)號: | CN108876137B | 公開(公告)日: | 2021-05-28 |
| 發明(設計)人: | 田晶晶;孫寧;王琰;宋黎;費凡;李會通;姜肇財;徐思紅;張輝;戴勁 | 申請(專利權)人: | 中國標準化研究院 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/26 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 王寶筠 |
| 地址: | 100191*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 信息 汽車 安全 風險 預警 方法 系統 | ||
1.一種基于多源信息的汽車安全風險預警方法,其特征在于,包括:
獲取多源汽車安全信息;所述多源汽車安全信息包括:汽車故障模式信息、汽車使用狀況信息、投訴銷量比、道路交通事故信息、技術服務公告信息、國內外召回信息和網絡輿情傳播影響力參數;
對所述多源汽車安全信息進行關聯分析,確定汽車故障的原因參數、汽車故障屬于批次性問題的可能性參數、汽車故障嚴重等級參數;
基于所述汽車故障的原因參數、汽車故障屬于批次性問題的可能性參數和汽車故障嚴重等級參數,計算汽車安全風險等級;
基于所述汽車安全風險等級,確定安全預警措施;
所述汽車故障模式信息,包括:
汽車故障發生時間、道路情況、運行工況、故障頻次以及車輛維修記錄;
所述汽車使用狀況信息,包括:
車輛使用年限、行駛里程;
所述道路交通事故信息,包括:
交通駕駛員信息、車輛運行狀態、事故發生原因、傷亡情況;
汽車故障服務公告信息,包括:
受影響車輛的范圍、可能導致的故障現象、維修措施;
所述國內外召回信息包括:
召回原因、召回數量;
所述網絡輿情傳播影響力參數,包括:
獲取針對預設故障的全網總體新聞數量、指定網絡媒體新聞數量和閱讀評論數量;
分別計算全網總體新聞數量的評價指標值、指定網絡媒體新聞數量的評價指標值和閱讀評論數量的評價指標值;
其中,c(t)表示評價指標;t表示評價項目,包括:全網總體新聞數量、指定網絡媒體新聞數量以及閱讀評論數量;n(t)表示評價項目數量;θt表示調整系數;
其中,I(c)表示為汽車故障的網絡輿情傳播影響力參數;w(t)表示為評價指標的權重;
依據全網總體新聞數量的評價指標值、指定網絡媒體新聞數量的評價指標值和閱讀評論數量的評價指標值,計算所述網絡輿情傳播影響力參數;
所述對所述多源汽車安全信息進行分析,確定汽車故障的原因參數、汽車故障屬于批次性問題的可能性參數、汽車故障嚴重等級參數,包括:
依據所述汽車故障信息和所述汽車使用狀況信息,確定汽車故障的原因參數;
依據所述汽車故障模式信息、投訴銷量比、技術服務公告信息、國內外召回信息和網絡輿情傳播影響力參數,確定汽車故障屬于批次性問題的可能性參數;
根據汽車故障模式信息、道路交通事故信息,確定汽車故障嚴重等級參數;
所述依據所述汽車故障模式信息、投訴銷量比、技術服務公告信息、國內外召回信息和網絡輿情傳播影響力參數,確定汽車故障屬于批次性問題的可能性參數,包括:
根據所述投訴銷量比和所述網路輿情傳播影響力參數,計算汽車故障屬于批次性問題的可能性參數;
依據所述技術服務公告信息、國內外召回信息,分析汽車的相似性缺陷;
根據所述相似性缺陷的分析結果,對所述汽車故障為批次性問題的可能性參數進行修正。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述投訴銷量比的獲取過程包括:
統計目標品牌的目標車型針對預設故障的車主投訴數量和索賠數量以及銷售數量;
計算所述目標品牌的目標車型針對預設故障的車主投訴數量和索賠數量之和與所述銷售數量的比值,得到投訴銷量比。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述依據所述汽車故障模式信息和所述汽車使用狀況信息,確定汽車故障的原因參數,包括:
依據所述車輛使用狀況,統計符合預設使用條件的車輛的數量;
計算符合預設使用條件的車輛的數量占比;
基于所述符合預設使用條件的車輛的數量占比,確定汽車故障屬于使用不當的可能性參數;
根據所述汽車故障模式信息對所述汽車故障屬于使用不當的可能性參數進行修正;
依據修正后的所述汽車故障屬于使用不當的可能性參數,計算汽車故障屬于機械故障的可能性參數。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據汽車故障模式信息、道路交通故障信息,確定汽車故障嚴重等級參數,包括:
基于所述汽車故障模式信息和預設的汽車故障等級專家知識庫,確定汽車故障嚴重等級的參數;
依據所述道路交通事故信息,對所述汽車故障嚴重等級參數進行修正。
5.一種基于多源信息的汽車安全風險預警系統,其特征在于,包括:
數據采集模塊,用于獲取多源汽車安全信息;所述多源汽車安全信息包括:汽車故障模式信息、汽車使用狀況信息、投訴銷量比、道路交通事故信息、技術服務公告信息以及國內外召回信息和網絡輿情傳播影響力參數;
多源汽車安全信息分析模塊,用于對所述多源汽車安全信息進行關聯分析,確定汽車故障的原因參數、汽車故障屬于批次性問題的可能性參數、汽車故障嚴重等級參數;
風險等級計算模塊,用于基于所述汽車故障的原因參數、汽車故障屬于批次性問題的可能性參數和汽車故障嚴重等級參數,計算汽車安全風險等級;
風險安全預警模塊,用于基于所述汽車安全風險等級,確定安全預警措施;
所述汽車故障模式信息,包括:
汽車故障發生時間、道路情況、運行工況、故障頻次以及車輛維修記錄;
所述汽車使用狀況信息,包括:
車輛使用年限、行駛里程;
所述道路交通事故信息,包括:
交通駕駛員信息、車輛運行狀態、事故發生原因、傷亡情況;
汽車故障服務公告信息,包括:
受影響車輛的范圍、可能導致的故障現象、維修措施;
所述國內外召回信息包括:
召回原因、召回數量;
所述網絡輿情傳播影響力參數,包括:
獲取針對預設故障的全網總體新聞數量、指定網絡媒體新聞數量和閱讀評論數量;
分別計算全網總體新聞數量的評價指標值、指定網絡媒體新聞數量的評價指標值和閱讀評論數量的評價指標值;
其中,c(t)表示評價指標;t表示評價項目,包括:全網總體新聞數量、指定網絡媒體新聞數量以及閱讀評論數量;n(t)表示評價項目數量;θt表示調整系數;
其中,I(c)表示為汽車故障的網絡輿情傳播影響力參數;w(t)表示為評價指標的權重;
依據全網總體新聞數量的評價指標值、指定網絡媒體新聞數量的評價指標值和閱讀評論數量的評價指標值,計算所述網絡輿情傳播影響力參數;所述多源汽車安全信息分析模塊,包括:
汽車故障的原因參數確定子模塊,用于依據所述汽車故障模式信息和所述汽車使用狀況信息,確定汽車故障的原因參數;
汽車故障屬于批次性問題的可能性參數確定子模塊,用于依據所述汽車故障模式信息、投訴銷量比、技術服務公告信息、國內外召回信息和網絡輿情傳播影響力參數,確定汽車故障屬于批次性問題的可能性參數;
汽車故障嚴重等級參數確定子模塊,用于根據汽車故障模擬信息、道路交通事故信息,確定汽車故障嚴重等級參數;
所述依據所述汽車故障模式信息、投訴銷量比、技術服務公告信息、國內外召回信息和網絡輿情傳播影響力參數,確定汽車故障屬于批次性問題的可能性參數,包括:
根據所述投訴銷量比和所述網路輿情傳播影響力參數,計算汽車故障屬于批次性問題的可能性參數;
依據所述技術服務公告信息、國內外召回信息,分析汽車的相似性缺陷;
根據所述相似性缺陷的分析結果,對所述汽車故障為批次性問題的可能性參數進行修正。
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