1.一种轮胎磨损度检测计算系统，包括参数优化单元(5)、检测模型构建单元(6)、轮胎磨损检测单元(7)和可视化单元(8)，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述参数优化单元(5)对训练集构建单元(4)传输的训练集向量和检测模型构建单元(6)传输的rbf神经网络预测模型进行接收，并通过粒子群优化算法基于rbf神经网络预测模型对训练集向量进行优化，并将优化后的训练集向量传输至检测模型构建单元(6)；
3.根据权利要求2所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述轮胎磨损检测单元(7)对检测模型构建单元(6)传输的训练好的rbf神经网络预测模型进行接收，调用实时轮胎数据输入值训练好的rbf神经网络预测模型中，通过训练好的rbf神经网络预测模型输出轮胎实时磨损度，且将输出的轮胎实时磨损度传输至可视化单元(8)；
4.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述轮胎数据采集单元(1)包括温度和胎压采集模块(101)和三轴加速度采集模块(102)；
5.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述滤波方法包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述第一特征参数用于描述轮胎触地后，产生的反向作用力作用于轮胎的时间长度，所述第二特征参数用于描述轮胎触地后，产生的反向作用力作用于轮胎的能量大小，所述第三特征参数用于描述轮胎触地后，加速度的最大差值，所述第四特征参数用于描述轮胎触地后，两段冲击加速度峰值之间的时间差。
7.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述粒子群优化算法包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述步骤b5中，计算粒子适应度包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述rbf神经网络预测模型采用三层前馈神经网络，第一层为输入层，由信号源结点组成，第二层为隐含层，且隐含层的激活函数采用径向基函数，第三层为输出层，隐含层和输出层之间采用线性激活函数，且rbf神经网络预测模型的输入矢量为7个，隐含层有h个，输出矢量为1个。