基于Python的汽車運(yùn)行燃油消耗影響因素分析與評(píng)價(jià)方法
發(fā)布時(shí)間:2021-03-17 13:32
逐年攀增的汽車保有量,隨之不斷減少的非可再生能源與日益嚴(yán)重的環(huán)境污染,使人們不得不重視發(fā)展所帶來(lái)的問(wèn)題。但不能因噎廢食,在發(fā)展的時(shí)代不進(jìn)則退,應(yīng)以發(fā)展的科技治理發(fā)展所帶來(lái)的負(fù)面問(wèn)題。本著不影響車輛的動(dòng)力性的情況下,提高車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性是人們不斷努力的方向。基于Python編程語(yǔ)言平臺(tái),使用OBD檢測(cè)儀采集的實(shí)時(shí)車輛運(yùn)行數(shù)據(jù),即怠速時(shí)間、熱車時(shí)間、加速度、負(fù)荷率、冷卻液溫度、轉(zhuǎn)速、速度、節(jié)氣門位置和進(jìn)氣管絕對(duì)壓力等對(duì)油耗有影響的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù),并以此作為自變量,油耗為因變量,提取對(duì)油耗有影響的特征參數(shù)構(gòu)建多元線性、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成三種瞬時(shí)油耗的多參數(shù)回歸預(yù)測(cè)模型;并以O(shè)BD檢測(cè)儀采集的原始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)其進(jìn)行二次處理,衍生出新的加速比例(AR)、減速比例(RR)、怠速比例(IR)、勻速比例(CR)、加速過(guò)程中的加速度平均值(a+m)、減速過(guò)程中的加速度平均值(a.m)、最大加速度(amax+)、最大減速度(amin-)、平均速度(vm)、平均轉(zhuǎn)速(nm)、節(jié)氣門位置變化率均值(Tmc)、熱車時(shí)間(TH)、節(jié)氣門位置變化均值(Tmp)、加速過(guò)程中加速度的標(biāo)準(zhǔn)差(a+s)、減速過(guò)程中加速度標(biāo)準(zhǔn)...
【文章來(lái)源】:東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:53 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-2參數(shù)個(gè)數(shù)n所對(duì)應(yīng)的模型得分??從圖3-2中可看出,對(duì)于多元線性回歸模型,當(dāng)選取前2個(gè)參數(shù)時(shí)線性回歸模型平??均得分為0.66,且再增加建模參數(shù)個(gè)數(shù)n時(shí)模型得分也無(wú)明顯變化
圖4-1油耗聚類流程圖??4.2基于?K-means算法的聚類數(shù)確定??4.2_1?K-means算法簡(jiǎn)介??因每個(gè)行程片段的類別屬性未知,所以使用聚類分析算法
圖4-2基于輪廓系數(shù)K值的選取圖??從圖4-2中可看出,當(dāng)尤取值從2到9時(shí),輪廓系數(shù)分別為0.562,0.551,??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的智能機(jī)器人探究[J]. 李昊朋. 通訊世界. 2019(04)
[2]汽車運(yùn)行油耗的影響因素與節(jié)能技術(shù)[J]. 李永生. 農(nóng)家參謀. 2019(05)
[3]汽車駕駛培訓(xùn)模擬器在駕駛培訓(xùn)中的節(jié)能模型研究[J]. 汪杰,孟興凱. 交通節(jié)能與環(huán)保. 2018(05)
[4]節(jié)能導(dǎo)向的信號(hào)交叉口生態(tài)駕駛策略研究[J]. 孟竹,邱志軍. 交通信息與安全. 2018(02)
[5]生態(tài)駕駛行為對(duì)單個(gè)小汽車運(yùn)行狀態(tài)的綜合影響分析[J]. 初旭新,宗剛,伍毅平. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(01)
[6]基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的北京城市快速路油耗分布特征及影響因素分析[J]. 陳晨,趙曉華,姚瑩,榮建. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(12)
[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛行為與油耗相關(guān)性分析[J]. 高濤,王釗,丁偉東,倪策,趙祥模. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2017(05)
[8]國(guó)外生態(tài)駕駛推廣的借鑒和啟示[J]. 顧九春,姚琛. 道路交通與安全. 2015(05)
[9]出租車駕駛員駕駛行為對(duì)油耗的影響及潛力分析[J]. 趙曉華,陳晨,伍毅平,榮建,劉瑩,程穎,胡瑩. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2015(04)
[10]公交駕駛員駕駛行為對(duì)油耗的影響及其評(píng)價(jià)指標(biāo)[J]. 劉軒,謝輝,馬紅杰,陳雙喜. 汽車工程. 2014(11)
碩士論文
[1]車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下汽車節(jié)能駕駛行為與速度優(yōu)化方法研究[D]. 魏濤.長(zhǎng)安大學(xué) 2019
[2]節(jié)能駕駛輔助系統(tǒng)車速控制算法[D]. 龍波.重慶大學(xué) 2018
[3]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員節(jié)能評(píng)價(jià)研究[D]. 孫天恒.哈爾濱工程大學(xué) 2018
[4]經(jīng)濟(jì)性駕駛輔助系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 明廣強(qiáng).重慶大學(xué) 2017
[5]城市道路駕駛員生態(tài)駕駛行為評(píng)估方法研究[D]. 陳晨.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[6]車路協(xié)同環(huán)境下城市道路車輛生態(tài)駕駛策略研究[D]. 魏學(xué)新.吉林大學(xué) 2016
[7]基于駕駛行為的綠色駕駛算法模型的研究[D]. 鮑宇.河北工業(yè)大學(xué) 2015
[8]汽車駕駛節(jié)能技術(shù)研究[D]. 白崤.長(zhǎng)安大學(xué) 2011
[9]城市公交車駕駛節(jié)能技術(shù)的研究[D]. 王延偉.長(zhǎng)安大學(xué) 2010
本文編號(hào):3087220
【文章來(lái)源】:東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:53 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-2參數(shù)個(gè)數(shù)n所對(duì)應(yīng)的模型得分??從圖3-2中可看出,對(duì)于多元線性回歸模型,當(dāng)選取前2個(gè)參數(shù)時(shí)線性回歸模型平??均得分為0.66,且再增加建模參數(shù)個(gè)數(shù)n時(shí)模型得分也無(wú)明顯變化
圖4-1油耗聚類流程圖??4.2基于?K-means算法的聚類數(shù)確定??4.2_1?K-means算法簡(jiǎn)介??因每個(gè)行程片段的類別屬性未知,所以使用聚類分析算法
圖4-2基于輪廓系數(shù)K值的選取圖??從圖4-2中可看出,當(dāng)尤取值從2到9時(shí),輪廓系數(shù)分別為0.562,0.551,??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的智能機(jī)器人探究[J]. 李昊朋. 通訊世界. 2019(04)
[2]汽車運(yùn)行油耗的影響因素與節(jié)能技術(shù)[J]. 李永生. 農(nóng)家參謀. 2019(05)
[3]汽車駕駛培訓(xùn)模擬器在駕駛培訓(xùn)中的節(jié)能模型研究[J]. 汪杰,孟興凱. 交通節(jié)能與環(huán)保. 2018(05)
[4]節(jié)能導(dǎo)向的信號(hào)交叉口生態(tài)駕駛策略研究[J]. 孟竹,邱志軍. 交通信息與安全. 2018(02)
[5]生態(tài)駕駛行為對(duì)單個(gè)小汽車運(yùn)行狀態(tài)的綜合影響分析[J]. 初旭新,宗剛,伍毅平. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(01)
[6]基于出租車運(yùn)行數(shù)據(jù)的北京城市快速路油耗分布特征及影響因素分析[J]. 陳晨,趙曉華,姚瑩,榮建. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(12)
[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛行為與油耗相關(guān)性分析[J]. 高濤,王釗,丁偉東,倪策,趙祥模. 計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2017(05)
[8]國(guó)外生態(tài)駕駛推廣的借鑒和啟示[J]. 顧九春,姚琛. 道路交通與安全. 2015(05)
[9]出租車駕駛員駕駛行為對(duì)油耗的影響及潛力分析[J]. 趙曉華,陳晨,伍毅平,榮建,劉瑩,程穎,胡瑩. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2015(04)
[10]公交駕駛員駕駛行為對(duì)油耗的影響及其評(píng)價(jià)指標(biāo)[J]. 劉軒,謝輝,馬紅杰,陳雙喜. 汽車工程. 2014(11)
碩士論文
[1]車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下汽車節(jié)能駕駛行為與速度優(yōu)化方法研究[D]. 魏濤.長(zhǎng)安大學(xué) 2019
[2]節(jié)能駕駛輔助系統(tǒng)車速控制算法[D]. 龍波.重慶大學(xué) 2018
[3]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員節(jié)能評(píng)價(jià)研究[D]. 孫天恒.哈爾濱工程大學(xué) 2018
[4]經(jīng)濟(jì)性駕駛輔助系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 明廣強(qiáng).重慶大學(xué) 2017
[5]城市道路駕駛員生態(tài)駕駛行為評(píng)估方法研究[D]. 陳晨.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[6]車路協(xié)同環(huán)境下城市道路車輛生態(tài)駕駛策略研究[D]. 魏學(xué)新.吉林大學(xué) 2016
[7]基于駕駛行為的綠色駕駛算法模型的研究[D]. 鮑宇.河北工業(yè)大學(xué) 2015
[8]汽車駕駛節(jié)能技術(shù)研究[D]. 白崤.長(zhǎng)安大學(xué) 2011
[9]城市公交車駕駛節(jié)能技術(shù)的研究[D]. 王延偉.長(zhǎng)安大學(xué) 2010
本文編號(hào):3087220
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