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题名基于主成分和聚类分析的汽车行驶工况构建
被引量:3
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作者
徐宗煌
林瑶
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机构
福州理工学院应用科学与工程学院
福州大学环境与资源学院
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出处
《宁夏大学学报(自然科学版)》
CAS
2021年第3期270-276,共7页
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基金
2020年福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT200903)
福州理工学院科研基金资助项目(FTKY024)。
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文摘
基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,运用主成分和K-means聚类分析,对汽车行驶工况进行构建并分析误差.首先,对5种类型的原始数据,依次进行时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据等预处理;其次基于预处理后的数据,对运动学片段进行划分,同时引入14个相关的运动特征指标,采用主成分分析进行降维处理并选取了具有代表性的5个主成分,基于K-means聚类分析算法将其运动学片段按照拥堵路况、一般拥堵路况和通畅路况分为3类,再根据聚类结果选取最优工况片段,从而得到最终的工况曲线.最后,对汽车行驶工况与所采集数据源的各运动特征值进行误差分析,验证了所构建的汽车行驶工况的合理性.
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关键词
汽车行驶工况构建
数据预处理
主成分分析
降维处理
K-MEANS聚类
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Keywords
vehicle driving cycle construction
data preprocessing
principal component analysis
dimensionality reduction processing
K-means clustering
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分类号
U491.2+55
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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