基于改进K均值和马尔科夫链的公交车行驶工况构建

目的 为填补目前缺少符合重庆城区地形特点的公交车行驶工况空白。方法 提出一种改进的K均值聚类算法与马尔科夫链结合的行驶工况构建方法。通过滤波算法对采集到的重庆城区805路公交车有效行驶数据进行平滑处理,从平滑后的行驶数据中提取出1 721条运动学片段;采用核主成分分析法对各运动学片段的特征参数矩阵进行降维处理,以粒子群算法选择适合的K均值初始聚类中心,并通过改进后的K均值聚类算法对运动学片段进行分类标记;最后通过马尔科夫链筛选出合理的运动学片段,构建出时长为1 310 s的重庆城区公交车行驶工况。结果 将构建的行驶工况与实车采集数据及国内外部分典型工况进行对比,结果表明：所构建的工况与原始数据在速度-加速度的联合分布趋势一致,构建的行驶工况与实车采集数据各特征值误差均小于7%,所构建的工况与原始数据特征高度吻合且能较好地反映出重庆城区公交车怠速时间比例高、加减速频繁等符合区域特点的实际交通状况。结论 构建的工况能为重庆市公交车行驶路线规划、排放及油耗测试等方面提供基础标准,同时其涉及的研究方法能为新能源汽车能量管理、控制策略及其他城市工况构建和城市公交线路优化提供参考。     

电动汽车城市行驶工况构建

通过采集电动汽车及传统汽车的实际行驶数据,使用K-均值聚类法和马尔可夫链理论构建电动汽车与传统汽车城市行驶工况。构建出的城市行驶工况与当下较为流行的传统汽车的行驶工况进行比较。结果表明,电动汽车行驶工况与传统汽车行驶工况的加速度有较大的不同;这是因为电动汽车的电机扭矩响应速度快,低速时可以输出大扭矩。构建出的电动汽车行驶工况还可以作为评价电动汽车的经济性与碳排放的依据。     

基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-...     

基于大数据和马尔科夫链的行驶工况构建

为提高代表行驶工况的准确性,对行驶工况构建算法进行了研究.在沈阳市选取10辆乘用车并采用自主驾驶方式收集行驶数据,组建了大样本数据库.首先根据傅里叶变换对原始数据进行了降噪滤波,然后采用改进的Kneser-Ney平滑方法计算状态转移概率矩阵,提出了基于马尔科夫链的行驶工况构建算法,最后开发了沈阳市乘用车代表行驶工况,并将其与数据库总体特征进行对比.结果表明,构建工况与数据库总体的平均偏差为2.46%,所有特征参数偏差均在10%以内,验证了算法的有效性.     

基于聚类的半挂牵引车行驶工况构建改进方法

针对传统K-均值聚类算法易陷入局部最优以及最佳聚类数难以确定的问题,提出一种基于高斯混合模型聚类的改进方法。选定淄博市博山-沂源路段作为测试道路,以半挂牵引车为试验车辆,利用车载终端设备采集车辆行车数据。在对原始数据预处理的基础上,以速度为运动学片段划分标准,采用主成分分析和聚类分析对特征参数进行降维分类处理,依据距离聚类中心越近越能代表该类特征的原则选取运动学片段,构建丘陵山区半挂牵引车代表性行驶工况。与传统的K-均值聚类相比,采用高斯混合模型聚类构建的丘陵山区车辆行驶工况特征值误差仅为2.05%,精度更高,更能反映丘陵山区道路线形复杂的特点。与国内采用的半挂牵引车测试工况(CHTC-TT工况)相比,所构工况与之差异明显,表明了开发反映丘陵山区行驶特征的半挂牵引车代表性行驶工况的必要性。     

基于马尔科夫过程的行驶工况构建中数据处理与分析

在利用马尔科夫过程构建行驶工况的方法中,将车辆的行驶状况看做一个随机过程,只需求得实验数据的状态转移矩阵,便可得到随机过程的统计性质,通过对实验数据进行状态划分、模型事件分类、模型事件集确定,最终可得到实验数据的转移矩阵。文章简述了马尔科夫构建行驶工况的基本原理及实验数据的处理方法和转移矩阵的求法,并利用VBA语言设计了一种数据分析处理程序。     

改进主成分和K-均值聚类的行驶工况

为构建行驶工况,消除K-均值算法对初始聚类中心的敏感性及噪声点的干扰,提出一种改进主成分分析和基于密度的改进K-均值聚类组合方法.结合距离优化法和密度法,构建一种数据集密度度量方法.选取距离较大、密度较高的数据点作为初始聚类中心与候选集,优化聚类结果的同时剔除了孤立点,采用较大贡献因子的特征值进行工况合成,最后对行驶工况油耗进行分析.结果表明,所提方法构建行驶工况的速度-加速度联合分布差异值为1.17％,特征参数平均相对误差较小.可见,合成的行驶工况能够很好地反映某地实际交通道路特征,拟合度较高.     

基于主成分和聚类分析的汽车行驶工况构建

基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,运用主成分和K-means聚类分析,对汽车行驶工况进行构建并分析误差.首先,对5种类型的原始数据,依次进行时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据等预处理;其次基于预处理后的数据,对运动学片段进行划分,同时引入14个相关的运动特征指标,采用主成分分析进行降维处理并选取了具有代表性的5个主成分,基于K-means聚类分析算法将其运动学片段按照拥堵路况、一般拥堵路况和通畅路况分为3类,再根据聚类结果选取最优工况片段,从而得到最终的工况曲线.最后,对汽车行驶工况与所采集数据源的各运动特征值进行误差分析,验证了所构建的汽车行驶工况的合理性.     

改进的城市公交循环工况开发方法

提出了一种改进城市公交循环工况的开发方法.根据车流量在主要商业区、工业区与居民区之间选择测试线路进行数据采集,以公交各站点间的行程作为短行程,根据工况时间比例由短行程构建城市公交循环工况,用参数均值方差选择典型城市公交循环工况.以大连城市公交为例,验证了改进的城市公交循环工况开发方法的有效性,以及应用该方法合成的大连城市公交循环工况的真实性.为开发适合城市公交特点的电动汽车,及其污染物排放量和燃油消耗量的测量提供了设计依据.     

基于行驶工况的纯电动汽车传动比区间优化

文章以合肥市典型道路为例进行了实车道路工况数据测试,利用微行程法构建出合肥市代表性行驶工况;基于构建的行驶工况,以传动比为设计变量,提出了一种传动比区间优化方法;分析纯电动汽车行驶工况中的能耗情况,结合采样工作点电机驱动系统效率和经济性换挡规律,构建出续驶里程约束区间函数,得到了满足动力性条件的传动比最大可行区间。结果表明,根据实际工况所得的最大可行区间既能解决各挡位配齿问题,又能提高整车的续驶里程。     

安徽省城市环境卫生设施需求与建设投资研究

深入分析了安徽省目前环境卫生的现状以及存在的问题,并以巢湖市为例,对城市环境卫生的设施需求量进行了预测,估算出安徽省到2010年在环卫方面需要的投资额,为安徽省城市建设与发展提供一些决策依据.     

罐式集装箱保有量和集卡车数量优化问题

为了提高罐式集装箱和集卡车的周转率并降低物流成本,建立了混合整数规划模型.采用搜索算法,计算在保障完成运输任务的前提下使用于周转的罐式集装箱数量和租用的集卡车数量最少.     

基于隐马尔可夫模型的公交乘客出行链识别方法

以公交IC卡数据为基础,结合公交站点周边土地类型及乘客时空转移序列构建隐马尔可夫模型对乘客的出行目的进行识别,继而实现完整乘客公交出行链的提取。采用石家庄某一工作日的公交IC卡数据来实现模型,并与同日期的公交乘客出行调查数据对比,结果表明模型与实际调查结果较为吻合,工作日公交乘客出行链以通勤类出行链为主,总占比达81.87%,通勤活动具有很强的时效性。本文模型为公交IC卡数据的深度研究提供了一定的基础。     

基于多目标模糊优化方法施工方案技术

应用多目标模糊优化方法，采用了相对隶属度的概念，具有更客观评价结果的特点，在满足既定方案的要求下，按照某一衡量指标，克服了具体问题难在建立隶属度函数的缺陷，旨在改进单目标工程施工网络计划优化技术，结果表明，该方法在施工多目标方案优选中，概念清楚，适用性较强，可应用于工程决策的各个阶段，祢补了单一目标优化决策不足，可以改善网络优化技术，具有较广泛的应用前景。     

基于LTE-QC结构的速率兼容LDPC码优化构造方法

LDPC码是低密度的线性分组码,此种码的低密度特性使其具有逼近香农限的优良性能,从而成为纠错码研究的热点.对LDPC码的速率兼容构造进行系统的分析和研究,在此基础上进一步研究了速率兼容LDPC码的编/译码算法以及构造,并以IEEE802.16e协议规定的LDPC码为基础,用一种基于树形结构的短环检测方法进行短环检测,并且对其中的六环进行处理,得到一种经过短环结构优化的LTE-QC-LDPC码,同时给出了在AWGN信道下使用BP译码算法的误码性能仿真图.研究和仿真结果说明,经过六环优化后的LTE-QC-LDPC码具有很好的速率兼容特性,并且可以线性编码具有良好的误码率性能.     

加快三元催化器起燃的HEV混合驱动控制策略

针对冷起动阶段三元催化器起燃特性对整车排放影响显著的问题,提出了应用于混合驱动工况下以加快三元催化器起燃为目的、通过降低发动机输出功率来提高发动机排气温度的模糊控制策略以及基于极小值原理的起燃时间最优控制策略.依据传热学原理,利用集总热容法建立三元催化器动力学模型,在此基础之上,在Matlab/simulink环境下建立了整车动力学模型并进行了仿真计算,分析了上述2种控制策略对油耗和排放性能的影响,最后将仿真与试验结果进行了比较.结果表明:2种控制策略均能增大废气传递给三元催化器的热量,缩短催化器起燃时间,有效改善混合动力汽车冷起动阶段的排放.