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基于Hadoop的石油运输车辆油耗预测模型研究
| 论文题名： | 基于Hadoop的石油运输车辆油耗预测模型研究 |
| 关键词： | 油耗定额;预测模型;石油运输车辆 |
| 摘要： | 在国家实施节能减排战略的大背景下，交通运输行业作为能源消耗和碳排放的大户，应该在管理和技术上寻找突破点。石油运输企业运输车辆多、运输任务重，且点多、线长、面广，车辆油耗是其主要消耗，也是降低成本，节约能源，增加效益的主要来源，对于石油运输企业来说，制定出准确的车辆油耗定额，是抓好车辆管理和降本增效工作的关键。 本文根据石油运输车辆的特点，综合考虑影响车辆油耗的各种因素，基于数理统计方法构建模型，计算车辆在其特定环境运行下的油耗定额，并且分析了高油耗的原因，提出了改善建议，为运输企业节约能耗，降低成本提供可靠的技术手段，为完善绩效评估体系，改进节能效果提供重要参考依据。本文围绕石油运输企业油耗管理开展了以下几点工作： 首先，通过目前油耗管理的技术方式（GPS、OBD），分析了油耗模型所需的数据来源，数据来源于车辆管理系统，数据量很大，因此系统使用基于Hadoop的大数据平台来存储和处理数据，为石油运输车辆油耗分析模型的建立奠定基础。 然后，针对石油运输车辆的特点，选取了影响油耗的主要因素（路况、温度、海拔、车辆性能、车辆工况、驾驶情况）展开研究，并对这些因素对油耗的影响趋势进行了分析，建立了影响因素修正系数的计算模型，依托运输企业车辆管理系统大数据计算后台计算出修正系数，根据运输企业运单油耗定额的情况，构建油耗计算综合模型，对模型进行了应用举例，得出了较为可靠的油耗定额预测结果。 最后，根据系统OBD数据及GPS数据分析了车辆产生高油耗的原因，重点从影响油耗的可控因素进行分析，根据高油耗与低油耗的对比结果找出了驾驶行为需要改进的地方，并提出了改善建议。 |
| 作者： | 吴小军 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 陈伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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