原文传递
基于GPS/GIS数据的城市行驶工况构建方法研究
| 论文题名： | 基于GPS/GIS数据的城市行驶工况构建方法研究 |
| 关键词： | 行驶工况;GPS/GIS数据;聚类分析;马尔科夫方法;汽车工程 |
| 摘要： | 行驶工况是对传统汽车的油耗和排放以及新能源汽车的续驶里程进行测试和认证的标准，是对汽车新技术进行评价的依据。采用具有良好代表性的行驶工况进行油耗和排放的评价，可以使试验值与车辆在道路上运行得到的实际值接近。不仅给消费者在选择汽车产品时提供了参考，而且可以指导汽车产品的设计和研发。同时，利用具有代表性的行驶工况作为法规工况，有利于节能减排政策的推广和实施，维护政府的公信力。本文针对在用法规工况代表性较差的问题，完成了以下工作： ①本文规定了行驶工况原始数据的预处理方法，将原始工况数据进行短行程划分、重复无效数据剔除和滤波转变为原始短行程数据集；以短行程的油耗作为因变量，利用相关分析和多元线性回归的方法，对描述短行程特征的参数进行筛选，确定了短行程的10个特征变量。 ②根据交通运行指数（Traffic Performance Index, TPI）建立了分段式的速度-流量模型，利用GPS/GIS交通数据估算城市道路网络上的车辆行驶时间（Vehicle Hours Travelled, VHT），并根据VHT的空间和时间分布对原始工况数据集进行加权，得到城市特征短行程数据集。 ③计算了特征短行程数据集中每一个短行程的10个特征参数，并通过主成分分析法进行数据降维。保留短行程的前4个主成分，利用k-均值聚类法对将短行程分为低速、中速和高速三类。利用轮廓值排除极端数据点，采用随机抽取的方法构建工况。然后根据聚类分析的结果，利用马尔科夫的方法，针对每一类短行程构建工况。 ④将运用两种方法得到的工况与实际工况对比分析，从特征参数和特征分布两方面来对构建工况进行评价，发现利用聚类方法得到的工况特征参数的平均相对误差为5.50%，特征分布误差为1.77%，而利用马尔科夫方法构建的工况特征参数的平均相对误差为3.6%，特征分布误差为1.35%，说明利用马尔科夫方法构建的工况与实际工况更加接近。 研究结果表明经过短行程数据加权并使用马尔科夫方法构建的工况，能够代表城市中车辆的实际运行情况，可以为法规工况开发研究提供参考。 |
| 作者： | 汪雨航 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 杜常清 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
相关文献
检索历史
应用推荐
