本文關(guān)鍵詞： 主成分分析 遺傳變異 蟻群算法(ACO) 行駛工況(DC)　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章以合肥市典型道路為例,選取5條城市道路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,采用主成分分析與遺傳變異改進(jìn)的蟻群算法(ant colony optimization,ACO)相結(jié)合的方法,構(gòu)建了合肥市典型行駛工況。在劃分了運(yùn)動(dòng)學(xué)片段的基礎(chǔ)上,利用主成分分析法對(duì)13個(gè)運(yùn)動(dòng)學(xué)特征參數(shù)進(jìn)行降維處理,以排名前3的主成分為聚類因子,用改進(jìn)的蟻群算法對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段樣本進(jìn)行分類,通過組合類內(nèi)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段,完成代表性工況的構(gòu)建,并對(duì)代表性工況進(jìn)行精度分析。研究結(jié)果表明,與K-means聚類法、系統(tǒng)聚類法相比,改進(jìn)的ACO能夠有效提高行駛工況的構(gòu)建精度。
[Abstract]:Taking typical roads in Hefei as an example, five urban roads are selected for data collection, and the method of combining principal component analysis with ant colony optimization algorithm of genetic variation is used. The typical driving conditions of Hefei were constructed. On the basis of dividing kinematics fragments, 13 kinematic characteristic parameters were reduced by principal component analysis, and the first 3 principal components were used as clustering factors. The improved ant colony algorithm is used to classify the kinematic segment samples. By combining the intra-class kinematics fragments, the representative working conditions are constructed, and the precision of the representative working conditions is analyzed. Compared with the system clustering method, the improved ACO can effectively improve the construction accuracy of driving conditions.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71431003)
【分類號(hào)】：TP18;U467

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本文編號(hào)：1509134