摘要：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。

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