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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。
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