基于数据挖掘的新能源汽车远程监控管理系统研究

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现阶段采用的新能源汽车远程监控管理系统仅显示所采集的数据，并未挖掘数据的深层次信息，数据挖掘技术能够分析数据之间隐含的信息，有利于企业管理以及车辆的进一步研发，将远程监控管理系统与数据挖掘技术相结合是必然趋势。　　本文主要研究新能源汽车远程监控管理系统的构建，运用Java语言实现系统功能，在功能上保留监控管理系统的数据显示、定位、历史轨迹查询等功能，并将数据挖掘技术与监控管理系统相结合，以监控管理系统的数据挖掘模块作为研究重点。　　数据挖掘模块主要分为驾驶风格识别、行驶工况识别以及驾驶行为综合评价三个方面。运用k-means算法与高斯混合聚类算法，对驾驶员的驾驶风格与行驶工况进行分类，从而建立驾驶风格与行驶工况数据库；在eclipse软件中采用Java语言实现BP神经网络识别算法，并验证识别算法的准确性，识别结果的准确率均在90%左右，表明算法的准确性良好；依据BP神经网络算法与驾驶风格和行驶工况数据库，对驾驶员的驾驶风格与行驶工况进行识别。　　在驾驶行为综合评价功能中，首先对驾驶员的驾驶行为进行识别，并改进超速行为的识别方式，将超速行为的识别与汽车行驶工况识别相结合，以提升超速行为识别的准确性；然后依据层次分析法进行驾驶行为的主观权值赋予，并采用熵权法对其进行客观赋权，依据驾驶行为的主观赋权与客观赋权结果，对其完成综合权值计算，结合权值对驾驶员的驾驶行为进行综合评分。　　最后完善新能源汽车远程监控管理系统的显示界面，嵌入上述各个数据挖掘模块，完成新能源汽车远程监控管理系统的整体设计，使系统在行车数据显示、定位、历史轨迹查询等功能之外，实现驾驶风格识别、行驶工况识别、驾驶行为识别和驾驶行为综合评价的功能。

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作者
柏兴涛;
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作者单位

合肥工业大学;

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授予单位合肥工业大学;
学科车辆工程
授予学位硕士
导师姓名赵韩,王泽平;
年度 2021
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
新能源汽车,远程监控管理系统,数据挖掘,BP神经网络;

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