汽车在使用过程中总会有故障出现,对于汽车生产商来说,了解到汽车在一定行驶条件下的故障率,可以减少相应的时间成本和库存成本。有鉴于此,本文首先通过对汽车整体性能的分析,找出可能引起整体性能指标降低而导致汽车故障的因素:汽车不同零件的易损度不同,零件本身质量差异,汽车维修频率,汽车消耗品种类,汽车行驶环境,驾驶因素,行驶距离等,开拓了汽车故障模型建模的新途径;并对每个不同的故障因素影响导致汽车故障的权重进行了分析评估,得出汽车故障率的控制模型。其次,本文采用了GA-BP神经网络处理问题。在描述了传统BP网络的基本模型的基础上,介绍了用于BP网络中的常见的几种改进算法:附加动量和学习率自适应调整的改进BP算法(BPX)、Levenberg-Marquardt优化方法(LM)、Bayes规范化BP算法。并利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,在MATLAB上分别对这几种算法对模型进行了训练,利用神经网络的泛化能力,得到我们所需要的预测数据。