基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究

摘要：

为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况.首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行降维.然后基于K-均值的聚类算法,对降维后特征向量进行划分,按照离聚类中心最近的原则选择各聚类的短行程样本,将其合成为平均速度为21.51 km/h、持续时间为1 166 s、距离为6.9 km的西安市汽车行驶工况.对比表明,西安市汽车行驶工况接近于日本J10-15标准,但加速度参数要高很多.

关键词：汽车、行驶工况合成、K-均值聚类算法、西安市

分类号：U467.1+1(汽车工程)

资助基金：长安大学中央高校基本科研项目310822151029

在线出版日期：2015-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36