基于主成分分析与K-means聚类的汽车行驶工况构建

段宇帅

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基于主成分分析与K-means聚类的汽车行驶工况构建

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汽车行驶工况图是车辆开发、评价最为基础的依据。以汽车行驶GPS数据为基础,综合运用多种数据处理和数据分析方法,根据运动学片段构建误差较小的汽车行驶工况图。首先,对数据进行清洗,提取运动学片段;然后利用15种特征参数对运动学片段提取特征,之后对特征参数矩阵进行主成分分析和K-means聚类,构建出一条行驶工况曲线;最后将构建的行驶工况曲线和采样总体进行误差分析,得到相对误差值为0.84,验证了该汽车行驶工况图的有效性和合理性。

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来源
《软件导刊》 |2022年第5期|175-180|共6页
作者
段宇帅;
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作者单位

浙江理工大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
聚类; 行驶工况; 运动学片段; 主成分分析;

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