一種汽車維修保養費用預測方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及汽車養護維修，尤其涉及一種汽車維修保養費用預測方法及系統。
【背景技術】
[0002]車隊(比如客運、貨運、物流、公務等)的正常運營對國民經濟發展有著非常重要的穩定和促進作用，而車隊的養護維修費用是車隊花費中非常重要的一項。如果車隊管理者能夠準確地預測未來一段時間(比如下個月、下個季度、下一年等)的養護維修費用，那么車隊的財務規劃就會更加合理，車隊的運營也會更加平穩。目前市場上已經有各種軟件或APP可以對車隊的歷史養護維修費用做分析報告，但是均沒有針對養護維修費用的預測。
【發明內容】
[0003]本發明所要解決的技術問題是提供一種汽車維修保養費用預測方法及系統，能夠對汽車的維修保養費用進行準確預測。
[0004]本發明解決上述技術問題的技術方案如下:一種汽車維修保養費用預測方法，包括以下步驟:
[0005]S1，獲取待測汽車的型號；
[0006]S2，根據待測汽車的型號在數據庫中搜索與待測汽車型號相同的汽車數據，得到第一搜索結果；
[0007]S3，在所述第一搜索結果中分別搜索符合第一條件和第二條件的車輛，并分別根據符合第一條件和第二條件的車輛計算待測汽車基于車輛年齡的維修保養費用X和基于車輛里程的修保養費用Y ;
[0008]設需預測待測汽車在未來η個月內的維修保養費用，且所述待測汽車的上路歷史為m個月，則所述第一條件指上路歷史大于m+n個月的車輛；
[0009]設待測汽車目前的上路里程為L1，需預測待測汽車在里程為L1至L2所需的維修保養費用，則所述第二條件指上路里程大于L2，并在大于L2的里程點L4和小于L1的里程點L3均做過維修保養的車輛；
[0010]S4，將X和Y進行融合，得到所述待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用。
[0011]本發明的有益效果是:根據待測汽車的型號在數據庫中搜索與待測汽車型號相同的汽車，并分別以上路歷史和里程數為搜索條件在數據庫中再次搜索相關車輛，根據這些相關車輛的維修保養費用分別計算待測汽車基于車輛年齡和里程的維修保養費用，最后將基于車輛年齡和里程的維修保養費用進行融合，得到待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用。
[0012]在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進:
[0013]進一步，所述步驟S1還包括:獲取待測汽車的制造年份；
[0014]所述步驟S2還包括:根據制造年份在數據庫中搜索與待測汽車制造年份相同的同型號車輛，并判斷搜索到的車輛數量是否達到閾值t，若未達到，則重新制定搜索條件進行搜索；若達到，則執行S3。
[0015]采用上述進一步方案的有益效果是:通過制造年份對搜索結果進行限定，使得在數據庫中搜索到的車輛與待測車輛的相似度增大，從而提高待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用的預測精度。
[0016]進一步，所述重新制定搜索條件指:以與所述待預測車輛制造年份最接近的制造年份或與所述待測車輛型號最接近的車輛的型號重新制定搜索條件。
[0017]進一步，所述步驟S3中根據符合第一條件的車輛計算待測汽車基于車輛年齡的維修保養費用X具體為:獲取每一輛符合第一條件的車輛在第m+1個月至第m+n個月的維修保養費用總和xi，i為所述符合第一條件的車輛的編號；
[0018]對所有符合第一條件的車輛在第m+1個月至第m+n個月的維修保養費用總和xi取加權平均值，得到X ;
[0019]所述步驟S3中根據符合第二條件的車輛計算待測汽車基于車輛里程的維修保養費用Y具體為:
[0020]獲取每一輛符合第二條件的車輛在里程點L3和L4的維修保養費用和yj ;
[0021]根據每一輛符合第二條件的車輛在里程點L3和L4的維修保養費用和yj計算待測汽車基于里程的維修保養費用:Yj = yj*(L2-Ll)/(L4-L3);
[0022]對根據每一輛符合第二條件的車輛在里程點L3和L4的維修保養費用和yj計算得到的待測汽車的基于里程的維修保養費用Yj取加權平均值，得到Y。
[0023]采用上述進一步方案的有益效果是:通過對多個與待測車輛相似的車輛計算基于車輛年齡和里程的維修保養費用，再將多個基于車輛年齡和里程的維修保養費用分別取加權平均值，從而提高待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用的預測精度。
[0024]進一步，所述步驟S5具體為:
[0025]取X和Υ的平均值或加權平均值，作為所述待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用。
[0026]采用上述進一步方案的有益效果是:通過對待測車輛從兩方面進行綜合預測，能夠提高待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用的預測精度。
[0027]本發明解決上述技術問題的另一種技術方案如下:一種汽車維修保養費用預測系統，包括:
[0028]獲取模塊，用于獲取待測汽車的型號；
[0029]第一搜索模塊，用于根據待測汽車的型號在數據庫中搜索與待測汽車型號相同的汽車數據，得到第一搜索結果；
[0030]第二搜索模塊，在所述第一搜索結果中分別搜索符合第一條件和第二條件的車輛，并分別根據符合第一條件和第二條件的車輛計算待測汽車基于車輛年齡的維修保養費用X和基于車輛里程的維修保養費用Υ ;
[0031]設需預測待測汽車在未來η個月內的維修保養費用，且所述待測汽車的上路歷史為m個月，則所述第一條件指上路歷史大于m+n個月的車輛；
[0032]設待測汽車目前的上路里程為L1，需預測待測汽車在里程為L1至L2所需的維修保養費用，則所述第二條件指上路里程大于L2，并在大于L2的里程點L4和小于L1的里程點L3均做過維修保養的車輛；
[0033]融合模塊，用于將X和Y進行融合，得到所述待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用。
[0034]本發明的有益效果是:通過第一搜索模塊在數據庫中搜索與待測汽車型號相同的汽車，并通過第二搜索模塊以上路歷史和里程數為搜索條件在數據庫中再次搜索相關車輛，根據這些相關車輛的維修保養費用分別計算待測汽車基于車輛年齡和里程的維修保養費用，最后通過融合模塊將基于車輛年齡和里程的維修保養費用進行融合，得到待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用。
[0035]在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進:
[0036]進一步，所述獲取模塊還用于，獲取待測汽車的制造年份；
[0037]所述第一搜索模塊還用于，根據制造年份在數據庫中搜索與待測汽車制造年份相同的同型號車輛，并判斷搜索到的車輛數量是否達到閾值t，若未達到，則重新制定搜索條件進行搜索；若達到，則第二搜索模塊進行搜索。
[0038]采用上述進一步方案的有益效果是:通過制造年份對搜索結果進行限定，使得在數據庫中搜索到的車輛與待測車輛的相似度增大，從而提高待預測車輛在未來η個月內所需要的維修保養費用的預測精度。
[0039]進一步，所述第一搜索模塊還用于:以與所述待預測車輛制造年份最接近的制造年份或與所述待測車輛型號最接近的車輛的型號重新制定搜索條件。
[0040]進一步，所述第二搜索模塊還用于:
[0041 ] 獲取每一輛符合第一條件的車輛在第m+1個月至第m+n個月的維修保養費用總和xi，i為所述符合第一條件的車輛的編號；