基于组合聚类法的行驶工况构建与精度分析

• 作者: 仇多洋 周洁瑜 石琴
• 来源期刊: 汽车工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 行驶工况 运动学片段 主成分分析 自组织特征映射 K均值聚类
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 164-169,158
• 分类号: U467
• 字数: 4799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-680X.2012.02.015

摘要

基于通过实车试验采集的城市典型道路行驶工况数据,首先用主成分分析法对选取的12个表征道路运行特性的特征参数进行减缩,接着利用SOFM神经网络算法和K均值聚类法相结合的组合聚类技术对所有运动学片段的前3个主成分得分进行分类,再根据各类别的时间比例从各类别中选取合适片段,最终拟合出代表性工况.通过对各工况加速度分布的K-S检验和采用ADVISOR软件进行的发动机载荷谱和燃油消耗量仿真分析,表明和K均值聚类法相比,组合聚类法的行驶工况拟合精度更高,更能综合反映城市交通真实状况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石琴	合肥工业大学交通运输工程学院	95	1950	25.0	40.0
2	仇多洋	合肥工业大学交通运输工程学院	7	93	4.0	7.0
3	周洁瑜	合肥工业大学交通运输工程学院	4	72	3.0	4.0