车辆故障预测方法、存储介质、控制器及车辆

本申请涉及一种车辆故障预测方法、存储介质、控制器及车辆，该方法先根据制造信息和工况对车辆进行分类，得到多种车辆类型，再对各车辆类型对应的车辆数据进行优化处理，得到每种车辆类型对应的训练数据集，再基于每种车辆类型对应的训练数据集分别对基础神经网络模型进行训练，得到分别与各车辆类型对应的多个预测模型，最后将多个预测模型进行集成得到集成模型，并基于集成模型对待检测车辆进行故障预测，得到故障预测结果。从而，本申请能够提升车辆故障预测的精度。