K均值聚类改进与行驶工况构建研究

论文摘要

采集了广州市2 800万个样本数据,采用相关指标比较分析K均值聚类、K中心点聚类、模糊聚类、高斯混合聚类4种方法,并以90%置信区间作为初始中心选取范围提高K均值聚类稳定性。运用改进后的K均值聚类构建广州市行驶工况,平均相对误差小于6%,并与美国、欧洲、日本、中国等地区的典型行驶工况进行比较。结果表明,广州市行驶工况具有车辆加减速频繁、怠速与低速段工况占比高的特点,与国内现行NEDC以及中国QC/T 759—2006工况存在一定差异。

论文目录

• 1 前言
• 2 行驶工况构建流程与理论方法
•   2.1 短行程法构建工况流程
•   2.2 主成分分析
•   2.3 聚类理论
• 3 数据采集与预处理
•   3.1 数据采集
•   3.2 数据预处理
• 4 聚类方法对比分析
•   4.1 聚类稳定性
•   4.2 样本适应性
•   4.3 聚类时间
•   4.4 紧密性与分离性指标
• 5 K均值聚类改进研究
• 6 行驶工况构建验证
• 7 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘子谭,朱平,刘旭鹏,刘钊

关键词: 均值聚类,短行程,主成分分析,汽车行驶工况

来源: 汽车技术 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 上海交通大学,上汽大众汽车有限公司

分类号: U467

DOI: 10.19620/j.cnki.1000-3703.20181380

页码: 57-62

总页数: 6

文件大小: 842K

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