DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.14.037
作 者：邓辉辉（同济大学汽车学院，上海 201804）
摘 要：【目的】解决车联网大数据应用中存在的信息孤岛、数据标准不统一、模型单一及实时交互不足等问题。【方法】围绕车联网大数据融合展开研究，构建了包含驾驶行为分析、载荷估算、油耗预测及故障诊断预警四大核心模型的多模型集成体系，并开发了基于RESTful接口和响应式前端设计的在线交互平台。通过TSP平台与车联网数据的高效衔接，实现了海量异构数据的实时采集、预处理与智能分析。【结果】各模型均能满足高精度要求，响应时间短、数据传输稳定，为车辆动态监控、节能减排及维保决策提供了坚实数据支撑。【结论】本研究在数据集成、模型协同及平台交互等方面具有创新意义和较高应用推广价值，为智能网联汽车的动态管理与决策优化提供了可靠技术方案。
关键词：车联网；大数据；驾驶行为分析；故障诊断预警；在线交互平台
引文信息：[1]邓辉辉.基于车联网大数据的多模型集成与交互平台研究[J].南方农机，2025，56(14)：141-145.
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