【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车评估，更具体地，涉及一种二手车残值预测方法、一种二手车残值预测装置、一种电子设备以及一种存储介质。
技术介绍
1、随着全球汽车保有量的逐年攀升，二手车市场逐渐成为全球汽车市场的重要组成部分。伴随着技术的进步和消费者对汽车需求的多样化，越来越多的消费者开始考虑购买二手车作为替代选择。然而，由于二手车市场的信息不对称，导致二手车价格的不确定一直是困扰消费者和市场的难题。因此，对二手车残值的研究成为了一个迫切的课题。从车主和潜在购车者的角度来看，了解二手车残值有助于他们更准确地评估车辆的价值，有助于他们做出更为理性的置换和购车选择。对于汽车制造企业和经销商而言，深入了解二手车残值有助于他们更好地把握市场需求，优化产品设计和营销策略，推动整个汽车行业的可持续发展。同时，研究二手车残值对于促进二手车市场的健康发展具有积极意义，可以减少市场中的信息不对称现象，保障消费者的合法权益，提高市场的透明度和公平性。
2、然而，现有的专利技术都是基于处理后的数据，运用模型预测二手车残值，相关预测模型大多数都是基于线性模型、树模型或构造的神经网络模型等进行预测，也有部分专利技术采用了一些模型超参数的优化方法，但是，这些模型预测二手车残值的准确性往往不是很高。
3、因此，亟需一种新的技术方案以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、现有的专利技术都是基于处理后的数据，运用模型预测二手车残值，相关预测模型大多数都是基于线性模型、树模型或构造的神经网络模型等进行预测，也有
2、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
3、第一方面，本专利技术提出了一种二手车残值预测方法，包括：
4、获取二手车相关的车辆信息数据和真实残值数据，以构建二手车残值评估模型，其中，二手车残值评估模型包括：随机森林模型、梯度提升决策树模型、基于梯度提升决策树的机器学习模型以及基于梯度提升框架的机器学习模型；
5、基于二手车残值评估模型进行集成学习，以输出二手车残值评估结果。
6、可选地，在基于二手车残值评估模型进行集成学习之前，方法还包括：
7、在将车辆信息数据和真实残值数据按照预设比例划分后确定训练集数据后，基于训练集数据训练二手车残值评估模型，以获取对应模型的损失函数；
8、在基于多个损失函数进行迭代训练后，基于迭代训练结果对二手车残值评估模型进行贝叶斯优化。
9、可选地，基于迭代训练结果对二手车残值评估模型进行贝叶斯优化，包括：
10、初始化代理函数和先验分布；
11、通过代理函数的上采样，获取新的采样点；
12、基于新的采样点和先验分布，计算后验分布；
13、基于后验分布，在代理函数中选择下一个采样点，以使代理函数最大化。
14、可选地，方法还包括：
15、对车辆信息数据进行预处理操作，包括：
16、剔除车辆信息数据中的数据样本和特征信息重复的数据，和/或，
17、统计车辆信息数据中的数据样本和特征信息的缺失占比情况，以在缺失占比超过预设数值时剔除对应的数据。
18、可选地，方法还包括：
19、针对预处理操作后的车辆信息数据进行转换和编码操作。
20、可选地，构建二手车残值评估模型，包括：
21、将车辆信息数据和真实残值数据分为一级指标和二级指标，其中，二级指标是一级指标的细分；
22、计算编码操作后的数据中属于二级指标的数据间的相关性因子；
23、基于相关性因子，构建二手车残值评估模型。
24、可选地，集成学习采用平均法结合策略。
25、第二方面，还提出了一种二手车残值预测装置，包括：
26、模型构建模块，用于获取二手车相关的车辆信息数据和真实残值数据，以构建二手车残值评估模型，其中，二手车残值评估模型包括：随机森林模型、梯度提升决策树模型、基于梯度提升决策树的机器学习模型以及基于梯度提升框架的机器学习模型；
27、评估模块，用于基于二手车残值评估模型进行集成学习，以输出二手车残值评估结果。
28、第三方面，还提出了一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，存储器中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器运行时用于执行如上所述二手车残值预测方法。
29、第四方面，还提出了一种存储介质，在存储介质上存储了程序指令，程序指令在运行时用于执行如上所述二手车残值预测方法。
30、根据上述技术方案，获取二手车相关的车辆信息数据和真实残值数据，以构建二手车残值评估模型，其中，二手车残值评估模型包括：随机森林模型、梯度提升决策树模型、基于梯度提升决策树的机器学习模型以及基于梯度提升框架的机器学习模型；基于二手车残值评估模型进行集成学习，以输出二手车残值评估结果。由此，集成学习后的二手车估值的准确度会明显高于单个模型对二手车残值的估值，能够更加准确地指导二手车估值的判定，减少市场中的信息不对称现象，有效保障消费者的合法权益，提高市场的透明度和公平性。
31、本专利技术的二手车残值预测方法，本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种二手车残值预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的二手车残值预测方法，其特征在于，在所述基于所述二手车残值评估模型进行集成学习之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述基于迭代训练结果对所述二手车残值评估模型进行贝叶斯优化，包括：
4.如权利要求1至3中任一项所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述构建二手车残值评估模型，包括：
7.如权利要求1所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述集成学习采用平均法结合策略。
8.一种二手车残值预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器运行时用于执行如权利要求1至7任一项所述二手车残值预测方法。
10.一种存储介质，在所述存储
...【技术特征摘要】
1.一种二手车残值预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的二手车残值预测方法，其特征在于，在所述基于所述二手车残值评估模型进行集成学习之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述基于迭代训练结果对所述二手车残值评估模型进行贝叶斯优化，包括：
4.如权利要求1至3中任一项所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的二手车残值预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的二手车残值预测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：金伟，夏彪，许朋涛，熊鹰飞，胡友强，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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