基于BP神经网络的汽车故障率预测

汽车在使用过程中总会有故障出现,对于汽车生产商来说,了解到汽车在一定期限内的故障率,可以制定相应的生产计划,减少时间成本和库存成本。汽车的运用条件十分复杂,汽车形成故障的因素也多种多样,找出影响汽车故障率的因素,定性分析每个因素的权重,然后对样本数据进行整理分析,建立汽车故障的控制模型,运用Levenberg-Marquardt的改进BP神经网络算法训练网络模型,在此基础上进行预测,能够较精确的得到汽车故障率数据。