基于大数据和马尔科夫链的行驶工况构建

基于大数据和马尔科夫链的行驶工况构建

论文摘要

为提高代表行驶工况的准确性,对行驶工况构建算法进行了研究.在沈阳市选取10辆乘用车并采用自主驾驶方式收集行驶数据,组建了大样本数据库.首先根据傅里叶变换对原始数据进行了降噪滤波,然后采用改进的Kneser-Ney平滑方法计算状态转移概率矩阵,提出了基于马尔科夫链的行驶工况构建算法,最后开发了沈阳市乘用车代表行驶工况,并将其与数据库总体特征进行对比.结果表明,构建工况与数据库总体的平均偏差为2. 46%,所有特征参数偏差均在10%以内,验证了算法的有效性.

论文目录

  • 1 行驶数据的采集与处理
  •   1.1 行驶数据采集
  •   1.2 行驶数据滤波处理
  • 2 状态转移概率矩阵
  • 3 构建行驶工况
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 曹骞,李君,刘宇,曲大为

    关键词: 行驶工况,乘用车,大样本,马尔科夫链,算法

    来源: 东北大学学报(自然科学版) 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 汽车工业

    单位: 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室

    基金: 中国新能源汽车产品检测工况研究和开发项目(工信部工装函[2015]615号)

    分类号: U467

    页码: 77-81

    总页数: 5

    文件大小: 469K

    下载量: 850

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