基于K-均值聚类算法的行驶工况构建方法

发布时间：2017-07-08 14:03

  本文关键词：基于K-均值聚类算法的行驶工况构建方法

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【摘要】：提出一种基于K-均值聚类算法的城市循环工况构建方法,该方法通过实车采集某城市道路行驶工况的数据,将工况数据预处理后划分为工况块,运用平均速度、行驶距离和巡航时间比3个参数对工况块进行K-均值聚类分析,采用距离聚类中心越近越能代表簇特征的原则选取工况块,最终拟合出某城市循环工况,并对其从特征参数、转毂实验和废气分析采集的油耗和排放数据3个方面与其他典型城市循环工况进行了对比。对比分析结果表明:采用本方法构建的城市循环工况能够很好地反映某地实际交通道路状况,具有实用价值。
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【关键词】： 车辆工况 行驶工况 K-均值聚类 燃油消耗量 污染物排放
【基金】：“863”国家高技术研究发展计划项目(2013BAG12B01)
【分类号】：U462;U491
【正文快照】： 0引言将行驶工况用于确定汽车污染物排放量和燃油消耗量、新车型的技术开发和评估以及测定在交通控制方面的风险等,为新车型的技术开发和评估等提供了参考依据。世界各国均重视开发适合本国的行驶工况,美国、欧洲、日本分别使用FTP-15、ECE15+NEDC、J10-15作为本国标准循环工

【共引文献】

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本文编号：534830