基于改进蚁群算法的行驶工况构建及精度分析

发布时间：2018-02-13 21:24

  本文关键词： 主成分分析 遗传变异 蚁群算法(ACO) 行驶工况(DC)　出处：《合肥工业大学学报(自然科学版)》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章以合肥市典型道路为例,选取5条城市道路进行数据采集,采用主成分分析与遗传变异改进的蚁群算法(ant colony optimization,ACO)相结合的方法,构建了合肥市典型行驶工况。在划分了运动学片段的基础上,利用主成分分析法对13个运动学特征参数进行降维处理,以排名前3的主成分为聚类因子,用改进的蚁群算法对运动学片段样本进行分类,通过组合类内运动学片段,完成代表性工况的构建,并对代表性工况进行精度分析。研究结果表明,与K-means聚类法、系统聚类法相比,改进的ACO能够有效提高行驶工况的构建精度。
[Abstract]:Taking typical roads in Hefei as an example, five urban roads are selected for data collection, and the method of combining principal component analysis with ant colony optimization algorithm of genetic variation is used. The typical driving conditions of Hefei were constructed. On the basis of dividing kinematics fragments, 13 kinematic characteristic parameters were reduced by principal component analysis, and the first 3 principal components were used as clustering factors. The improved ant colony algorithm is used to classify the kinematic segment samples. By combining the intra-class kinematics fragments, the representative working conditions are constructed, and the precision of the representative working conditions is analyzed. Compared with the system clustering method, the improved ACO can effectively improve the construction accuracy of driving conditions.
【作者单位】： 合肥工业大学汽车与交通工程学院;合肥工业大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71431003)
【分类号】：TP18;U467

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本文编号：1509134