隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,從汽車大國到汽車強國的逐步轉(zhuǎn)變,汽車數(shù)量也急劇增加。本文針對輕型汽車實際道路行駛采集的數(shù)據(jù)（采樣頻率1Hz）,處理為各個運動學(xué)片段,采用PCA結(jié)合K-means++聚類方法,對處理后數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行降維處理,分析其中主要特征成分,將各運動學(xué)片段依據(jù)綜合特征指標(biāo)歸類,計算主要特征參數(shù),使用相關(guān)系數(shù)篩選典型特征片段。構(gòu)建典型汽車行駛工況曲線。使用K-means聚類處理數(shù)據(jù)段,計算處理結(jié)果并分析與總體樣本特征偏差范圍,判斷工況曲線構(gòu)建的合理性,是否符合世界WLTC工況標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合汽車標(biāo)準(zhǔn)行駛工況比較分析綜合特征指標(biāo)差異。 

【文章來源】：軟件工程. 2020,23(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3172703