[0056] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057] 请参阅图1‑8，本发明提供技术方案：
[0058] 一种基于大数据的车辆破损预测管理系统，包括车辆信息模块、伤车行为模块、网络平台模块，所述车辆信息模块用于从汽车行驶数据记录仪中获取并输出车辆信息数据，所述伤车行为模块用于从汽车行驶数据记录仪中获取并输出伤车行为数据，所述网络平台模块用于结合车辆信息数据、伤车行为数据分别建立车辆信息模型以及伤车行为模型，并对模型计算处理输出处理结果。
[0059] 所述车辆信息模块包括基本车辆信息单元、表显里程单元、车辆运行时间单元，所述基本车辆信息单元用于提取车辆的固有属性数据，所述表显里程单元用于提取车辆的表显里程数据，所述车辆运行时间单元用于提取车辆的运行时间数据。
[0060] 所述伤车行为模块包括时间‑时间类型伤车行为单元、时间‑里程类型伤车行为单元、次数‑时间类型伤车行为单元、次数‑里程类型伤车行为单元，所述时间‑时间类型伤车行为单元用于获取并输出时间‑时间类型伤车行为数据，所述时间‑里程类型伤车行为单元用于获取并输出时间‑里程类型伤车行为数据，所述次数‑时间类型伤车行为单元用于获取并输出次数‑时间类型伤车行为数据，所述次数‑里程类型伤车行为单元用于获取并输出次数‑里程类型伤车行为数据。
[0061] 所述网络平台模块包括车辆信息模型单元以及伤车行为模型单元，所述车辆信息模型单元用于结合车辆信息数据建立车辆信息模型并对模型计算处理输出处理结果，所述伤车行为模型单元用于结合伤车行为数据建立伤车行为模型并对模型计算处理输出处理结果。
[0062] 以上模块与单元的结构如图1所示。
[0063] 一种基于大数据的车辆破损预测管理方法，所述方法包括以下步骤：
[0064] S1：将使用人员的移动终端与汽车行驶数据记录仪通讯连接，由移动终端筛选汽车行驶数据记录仪记录的行车记录数据并提取出车辆信息数据以及伤车行为数据，所述伤车行为数据表示该数据对应的行为会对车辆造成一定程度的损坏，转步骤S2；
[0065] S2：移动终端将提取的车辆信息数据以及伤车行为数据发送至网络平台，网络平台分别对车辆信息数据以及伤车行为数据进行分项建模，获得车辆信息模型以及伤车行为模型，转步骤S3；
[0066] S3：将获得的车辆信息模型以及伤车行为模型储存至网络平台数据库，转步骤S4；
[0067] S4：当使用人员的车辆出现非交通事故类型故障时，由使用人员通过移动终端发送实际故障原因数据至网络平台，网络平台将实际故障原因数据与对应的车辆信息模型、伤车行为模型绑定，转步骤S5；
[0068] S5：重复以上步骤S4直至网络平台数据库储存的数据容量达到要求，再由当前移动终端上传车辆信息数据、伤车行为数据至网络平台，网络平台将当前车辆信息模型、伤车行为模型与其他车辆信息模型、伤车行为模型进行比对，输出相似度最高的车辆信息模型、伤车行为模型以及其对应的实际故障原因数据，由此实际故障原因数据预测当前车辆未来的破损状况，转步骤S6；
[0069] S6：由比较相似度最高的伤车行为模型获取不同车辆信息模型对应的实际故障原因数据，横向对比实际故障原因数据判断车辆信息模型对应车辆部件的质量。
[0070] 以上步骤S1至S6的流程结构如图2所示。
[0071] 所述步骤S2中，所述车辆信息数据包括基本车辆信息数据、表显里程数值、车辆运行时间数值，所述基本车辆信息数据由车辆的固有属性决定且此基本车辆信息数据无法改变，所述表显里程数值为汽车累计行驶距离长度，所述车辆运行时间数值为车辆行驶数据记录仪存在记录以来运行的时间长度，所述伤车行为数据包括损坏车辆类型信息数据、伤车时间数值、伤车次数数值，所述损坏车辆类型信息数据为车辆损坏类型的文本信息，所述伤车时间数值为损坏车辆行为的累计持续时间长度，所述伤车次数数值为损坏车辆行为的累计次数大小，所述步骤S2中网络平台将基本车辆信息数据分项为车辆信息模型，所述车辆信息模型由车辆信息模型子项链状组成，所述网络平台将表显里程数值、车辆运行时间数值与损坏车辆类型信息数据、伤车时间数值、伤车次数数值结合计算获得伤车行为模型子项。
[0072] 所述车辆信息模型子项内容可表示为E(m,n,l,k)，其中m为网络平台数据库中车辆信息模型的编号，n为车辆信息模型子项位于链状车辆信息模型的顺序编号，l为网络平台数据库中车辆信息模型总数量，k为链状车辆信息模型中车辆信息模型子项总数量，根据公式1：
[0073]
[0074] 其中ΔC为车辆信息模型相似度，Si为车辆信息模型子项比较计算权重系数，为当前车辆信息模型子项，mo为 对应的网络平台数据库中车辆信息模型编号， 为与当前车辆信息模型子项进行对比的车辆信息模型子项，mp为 对应
的网络平台数据库中车辆信息模型编号，当网络平台判断 与 相同时，
的值 为0 ，当网 络平台 判断 与 不 相同时 ，
的值为1，由以上公式1来判断当前车辆信息模型与比较车辆信息模型的
相似程度，车辆信息模型子项比较计算权重系数Si存在关系Sn＞Sn+1，及在链状车辆信息模型子项中车辆信息模型子项的权重由首至尾逐渐降低，在实际运用中，车辆信息模型子项由首至尾可依次为车辆品牌、车型、排量等等。
[0075] 以上车辆信息模型与车辆信息模型子项的结构如图3所示。
[0076] 所述表显里程数值为L，所述车辆运行时间数值为T，所述损坏车辆类型信息数据对应的伤车时间数值为t、伤车次数数值为c，根据公式2：
[0077]
[0078] 其中E(t‑T)为时间‑时间类型伤车行为模型子项；
[0079] 根据公式3：
[0080]
[0081] 其中E(t‑L)为时间‑里程类型伤车行为模型子项；
[0082] 根据公式4：
[0083]
[0084] 其中E(c‑T)为次数‑时间类型伤车行为模型子项；
[0085] 根据公式5：
[0086]
[0087] 其中E(c‑L)为次数‑里程类型伤车行为模型子项；
[0088] 由以上公式2至公式5，本发明将伤车行为模型的模型子项分为四种类型，包括时间‑时间类型伤车行为模型子项、时间‑时间类型伤车行为模型子项、次数‑时间类型伤车行为模型子项、次数‑里程类型伤车行为模型子项，以此四种类型评判当前伤车行为模型的相似程度，伤车行为模型与其模型子项的结构关系如图4所示。
[0089] 所述伤车行为模型子项包括时间‑时间类型伤车行为模型子项E(t,T)、时间‑里程类型伤车行为模型子项E(t,L)、次数‑时间类型伤车行为模型子项E(c,T)以及次数‑里程类型伤车行为模型子项E(c,L)，所述E(t,T)在伤车行为模型子项中的数量为α，所述E(t,T)根据行为类型以及子项编号可表示为E(t,T,e,f)，所述E(t,L)伤车行为模型子项中的数量为β，所述E(t,L)根据行为类型以及子项编号可表示为E(t,L,e,f)，所述E(c,T)在伤车行为模型子项中的数量为γ，所述E(c,T)根据行为类型以及子项编号可表示为E(c,T,e,f)，所述E(c,L)在伤车行为模型子项中的数量为ε，所述E(c,L)根据行为类型以及子项编号可表示为E(c,L,e,f)，根据公式6：
[0090]
[0091] 其中ΔE(t,T)为时间‑时间类型伤车行为模型子项相似度， 为当前时间‑时间类型伤车行为模型子项， 为与当前时间‑时间类型伤车行为模型子项进行对比的伤车行为模型子项，Qi为伤车行为类型比较计算权重系数，当网络平台判断 与相同时， 的值为1，当 与 不同时，的值为1；
[0092] 例如伤车行为：“下车熄火后未关空调”，其中下车熄火后未关空调持续的时间为t，当前车辆运行时间数值为T，此伤车行为属于时间‑时间类型，以上时间‑时间类型伤车行为模型子项与伤车行为模型的结构关系如图5所示。
[0093] 根据公式7：
[0094]
[0095] 其中ΔE(t,l)为时间‑里程类型伤车行为模型子项相似度， 为当前时间‑里程类型伤车行为模型子项， 为与当前时间‑里程类型伤车行为模型子项进行对比的伤车行为模型子项，Qi为伤车行为类型比较计算权重系数，当网络平台判断 与相同时， 的值为1，当 与 不同时，的值为1；
[0096] 例如伤车行为：“离合没踩到底换挡”，其中离合没踩到底换挡持续的时间为t，当前车辆表显里程数值为L，此伤车行为属于时间‑里程类型，以上时间‑里程类型伤车行为模型子项与伤车行为模型的结构关系如图6所示。
[0097] 根据公式8：
[0098]
[0099] 其中ΔE(c,T)为次数‑时间类型伤车行为模型子项相似度， 为当前次数‑时间类型伤车行为模型子项， 为与当前次数‑时间类型伤车行为模型子项进行对比的伤车行为模型子项，Qi为伤车行为类型比较计算权重系数，当网络平台 与 相同时， 的值为1，当 与 不同时， 的值为1；
[0100] 例如伤车行为：“油表灯亮了才加油”，其中油表灯亮了才加油的次数为c，当前车辆运行时间数值为T，此伤车行为属于次数‑时间类型，以上次数‑时间类型伤车行为模型子项与伤车行为模型的结构关系如图7所示。
[0101] 根据公式9：
[0102]
[0103] 其中ΔE(c,L)为次数‑里程类型伤车行为模型子项相似度， 为当前次数‑里程类型伤车行为模型子项， 为与当前次数‑里程类型伤车行为模型子项进行对比的伤车行为模型子项，Qi为伤车行为类型比较计算权重系数；
[0104] 例如伤车行为：“驾驶时打死方向”，其中驾驶时打死方向的次数为c，当前车辆表显里程数值为L，此伤车行为属于次数‑里程类型，以上次数‑里程类型伤车行为模型子项与伤车行为模型的结构关系如图8所示。
[0105] 根据公式10：
[0106] ΔD＝ΔE(t,T)+ΔE(t,L)+ΔE(c,T)+ΔE(c,L)
[0107] 其中ΔD为伤车行为模型相似程度。
[0108] 本发明由车辆信息模型子项以及伤车行为模型子项计算获得与比较车辆最相似车辆的实际故障原因数据，因为网络平台录入车辆的行驶路程以及时间要远大于比较车辆，所以当前输出的相似度最高车辆的实际故障原因可以很好的反映比较车辆的未来破损状况，与此同时可将相似度高的数个伤车行为模型导出，获得不同车辆信息模型对应的不同实际故障原因，对其进行横向对比可获得不同车辆信息模型对应的车辆部件质量数据，此车辆部件质量数据可用于车辆生产厂家优化车辆部件，同时可为驾驶人员提供参考。
[0109] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0110] 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
