基于车辆能耗状态的济南市道路行驶工况构建

为指导车辆设计及优化整车动力系统性能,对道路坡度、瞬时比功率、车速等反映车辆能耗的关键因素进行分析,在建立运动学片段特征值的基础上,运用主成分分析方法及快速聚类分析方法分析了运动学片段特征值,构建了候选工况,综合运用相关系数、相对误差及关键参数概率分布选出了代表性行驶工况,该代表性工况即为构建的济南市道路行驶工况.研究结果表明,以车速信息为基础的特征值与总体样本的相对误差平均值为2.82%,反映道路坡度和能耗状态的特征值与总体样本误差平均值为3.40%,表明构建的工况特征值能够表征车辆实际道路行驶状态.      

车辆行驶工况运动学水平的研究

为提炼车辆行驶的数字特征,把速度时间记录看作运动学片段的集合.从运动学片段入手,运用主成分分析提取关键特征用于聚类分析,重点论述聚类分析技术对车辆行驶数字特征进行分类,研究了车辆运动的各个不同层次的水平,探讨能够体现交通特征的分类方法.聚类结果符合客观事实,是行之有效的分类方法,研究有利于合成反映实际交通状况的行驶工况.     

城市道路汽车行驶工况构建方法

为了优化汽车行驶性能, 制定了反映中国实际道路行驶状况的测试工况, 以轻型汽车道路实测数据为数据源, 提出了城市道路汽车行驶工况构建方法; 数据采集覆盖主要时段和道路, 剔除了异常数据, 并引入多尺度小波变换对车速降噪; 利用3层小波分解过滤地面扰动的影响, 保留车速关键信息; 基于9种与行驶特性密切相关且具有代表性的特征参数建立汽车运动学片段特征体系; 分别利用主成分分析和自编码器对特征降维处理, 使用K-means++聚类算法确定运动学片段, 并引入Silhouette函数筛选聚类结果以替代人工选择, 确定聚类类别为2类; 以与相应聚类中心的距离为指标, 筛选出各类别中最能反映本类别特性的200个运动学片段, 作为候选运动学片段, 最终以基于最小性能值的评估方法确定代表性运动学片段, 完成了汽车行驶工况的构建, 分别得到主成分分析和自编码器2种降维处理对应的汽车行驶工况曲线。计算结果表明: 以主成分分析和自编码器2种处理方法为基础构建的汽车行驶工况对数据源均体现了较高的代表性与合理性, 基于主成分分析降维最终得到的数据与数据源的相对误差绝对值多数低于10%, 其中平均速度、平均行驶速度、怠速时间比、加速时间比、减速时间比、平均加速度、加速度标准差、平均减速度的相对误差分别为0.75%、5.50%、9.14%、9.80%、9.98%、8.45%、6.17%、7.73%, 仅速度标准差的相对误差较大, 为24.31%, 与自编码器方法得到的结果相比具有更强的综合代表性, 更适合用于汽车行驶工况的构建。      

基于聚类和马尔可夫链的货车实际工况构建方法研究

针对货车法规工况与实际使用工况的油耗等性能相差较大问题,利用车联网平台获取目标样车实车行驶数据,提出基于高斯混合模型聚类和马尔可夫链结合的货车实际工况构建方法。通过主成分分析、高斯混合模型聚类分析将运动学片段分类,类中以速度区间划分行驶状态,采用Laplace Smoothing方法来估计状态转移概率,利用马尔可夫链法合成类内候选工况,选择类内最佳工况,构建目标货车实际行驶工况。结果表明：与原始数据相比,所建工况速度-加速度联合概率密度分布吻合较好,整体特征参数平均相对误差为4.32%;与实测百公里油耗相比,法规工况和所建工况的仿真油耗相对误差分别为26.33%、4.86%。所建工况精度较高,能够有效反映车辆实际行驶特征及油耗性能,可以为车辆的精细化设计和实际道路整车性能评价提供条件和依据。     

合肥市纯电动公交工况研究

根据合肥市纯电动公交车示范工程采集到的数据,经过统计分析后得出车辆运行规律,运用主成分和聚类分析的方法提炼出3个典型工况模块,合成了合肥市纯电动公交工况循环(HF-PEB-DC).循环符合纯电动公交车实际运行情况.     

合肥市道路汽车行驶工况分析

将一套车载实测系统安装在一辆昌河微型面包车上,研究合肥市不同道路的行驶状况。用速度、加速度等行驶特征参数为准则数,通过将记录的车速曲线在停顿处分割成运动学片段的方法来研究交通状况特征。根据统计分析的概率随机选择并重组实际运动学片段,得出一个基于实际汽车速度、加速度等准则数的行驶工况。     

有轨电车典型行驶工况的构建

为合理评估有轨电车在轨道交通中的行驶特征及运行指标，为有轨电车设计与控制提供依据，对有轨电车典型行驶工况进行构建. 首先，以巴黎、布达佩斯、墨尔本城市的有轨电车线路及行驶数据为基础，采用聚类方法获取降维行驶特征；然后，基于马尔可夫链理论，构建有轨电车典型行驶工况；最后，将构建工况与实际工况进行特征值对比分析，并基于所构建的典型工况进行仿真验证. 结果表明:构建的典型行驶工况与实际工况样本数据库总体特征的平均偏差仅为2.63%，满足偏差低于5%的开发精度要求；此外，典型行驶工况与实际行驶工况下的需求功率误差也仅为1.78%，验证了典型工况模型的准确性和有效性.      

城市道路轻型汽车行驶工况构建

为了制定标准车辆能耗规范和标定车辆排放,优化汽车使用性能,以呼和浩特市区道路上轻型汽车为研究对象,对轻型汽车行驶工况进行了分析. 首先通过中国汽车检测工况研究和开发（China automotive test cycle,CATC）专用数据采集设备,收集了74台车辆的行驶工况样本数据,数据采集覆盖所有时段类型、道路类型、轻型车类型和驾驶员类型;其次通过加权二次构建控制不同车辆类型的比例,采用主成分分析和聚类分析预处理数据,制定短行程规则;最后将运动学片段进行裁剪和特征值分类,构建了城市道路轻型汽车行驶工况. 研究结果表明:CATC平均速度为25.87 km/h,运行平均速度为33.92 km/h、匀速比例为20.59%,怠速比例为23.72%,加速比例为28.56%,减速比例为27.13%. 与欧盟提出的轻型车循环测试工况相对比,平均速度、运行平均速度、匀速比例低于欧洲工况,加速比例、减速比例、怠速比例高于欧洲工况.      

基于混合约束自编码器的机动车工况智能构建方法

为构建更具代表性的机动车行驶工况，实测采集福州地区1辆机动车共20d的真实驾驶数 据，选取14个特征参数表征运动学片段信息，运用主成分分析和K-means聚类划分运动学片段聚类，根据聚类中心的距离筛选备选片段并随机组合构建工况集合。提取11个特征参数计算构建工况的误差，选择集合中误差最小的工况作为构建工况，提出利用混合约束自编码器构建工况优化模型，并研究参数标定方法，最终将平均误差由2.97%缩小到2.39%。混合约束自编码器模型的分析验证结果表明，优化策略符合实际情况，可以有效避免随机选择带来的误差不确定性，验证了所提出行驶工况构建流程的合理性，并提升了工况预测的精确度，得到模型参数推荐值。对实现碳达峰目标下的机动车碳排放预测及排放控制具有重要的现实作用和意义。     

基于K-均值聚类和支持向量机的电动汽车行驶工况研究

针对现有行驶工况难以反映车辆真实驾驶情况的问题,以国内典型大中型城市——西安市为例,对电动汽车行驶工况构建方法进行研究.根据西安市道路布局,设计了城市道路行驶工况数据采集方案;提出了一种K-均值聚类和支持向量机相结合的半监督分类模型,构建了西安工况;最后将西安工况与原始试验数据和国际标准行驶工况进行对比.研究结果表明:西安工况与实际道路行驶数据特征参数的相对误差均小于5％,平均相对误差仅为2.66％,构建的行驶工况能够真实反映西安市车辆的运动特征;且由于动力系统的差异,电动汽车工况比内燃机车工况更为激进.     

基于城市交通容量分析的公交优先研究 ——以广州为例

基础设施扩容为主的道路交通和轨道交通建设,成为目前各大城市普遍采取的治理城市交通拥堵的主要手段,由于轨道交通建设存在资金和建设时间持续问题,如何对有限的道路交通资源重新划分成为治堵工作的关键.本文以综合交通模型为基础,形成以地面公交路权优先为突破口的交通系统容量优化方法,提出交通系统人次容量定义,构建度量舒适性和可控性的评判标准,建立层次化的公交专用道布设方法,动态调整地面公交和小汽车的路网资源比,保障地面公交路权,达到小汽车和公交出行时耗的相对均衡,实现交通的个体最优向系统最优的转化,形成一条落实公交优先的新路径.最后以广州市为例,将容量分析技术应用到实际路网,提出以公交专用道方案为主的道路资源定量分配方案,落实公交优先,指导广州市交通发展.     

单向交通对公交的影响及对策

单向交通是缓解城市交通拥堵的有效方法,目前已在我国很多城市实行,但会对城市公交带来一定的影响。通过理论分析和实际经验,分析单向交通对公交的影响,对乘客最关心增加的步行距离得出计算模型,并针对这些影响提出改善措施,对我国实行单向交通的城市有一定的借鉴意义。     

基于广州公交智能调度的客流统计分析系统

当前我国城市交通问题日益突出,有效的解决手段就是大力发展公共交通,提高公交出行比例。公交调度是公交企业运营管理的核心内容,对公交调度优化方法进行研究是提高运营调度水平、增强公交吸引力的关键。本文设计的客流统计分析系统,是基于数据库开发的JavaEE应用系统。属于智能交通信息平台的一部分。主要功能是,更科学,更客观分析历史数据,为公交调度提供参考,从而达到车辆的合理调配。     

西安市公交客运量的回归分析预测研究

公交客运量的预测研究是非常重要的工作,根据西安市公交运量的相关数据,应用多元回归方法对西安市公交客运量进行预测分析,来确定未来某一时段的客运量,为西安公交网络规划提供决策依据。     

城市公交专用道线网布局方法

为缓解城市交通拥堵，提高公交服务水平，建立合理的城市交通结构，用轨道交通线网规划方法研究公交专用道线网布局问题．从可行性和必要性入手，得出设置公交专用道的速度条件、公交车流量条件、道路条件，以及公交专用道需求线网和可行线网的设置方法，将二者叠加即可形成公交专用道的实际线网．根据城市整体路网规划，利用交通预测得到的道路上公交车量流量数据，应用上述方法可以规划公交专用道线网，形成以公交专用道线网为骨架的城市客运交通网络．     

长沙市五一大道公交专用道设计及实施评价

在分析五一大道满足公交专用道设置条件的基础上,从公交专用道的布置形式、隔离方法、公交进口道设置、公交停靠站形式和交织处理方式等方面提出了符合五一大道实际情况的设计方案,并且对方案实施前后进行了评价,评价结果表明,公交专用道的实施有效提高了车辆运行效率。     

基于PCA的城市快速路基本路段服务水平评价

城市快速路基本路段作为城市快速路的重要组成部分,其服务水平的高低决定了整个城市交通系统运行的通畅性. 为更好的掌握快速路服务水平状态,分析了城市快速路基本路段交通运行特征,车辆构成特征和路段几何特征,建立城市快速路基本路段服务水平评价体系. 借助SPSS分析软件,采用主成分分析法对快速路基本路段服务水平进行计算. 以北京市莲花池西路为例进行实例评价,得到各基本路段各时段的服务水平综合得分,及全天平均服务水平聚类结果. 结果表明,本方法是对传统服务水平计算方法的补充与改善,且聚类分析使得对各基本路段服务水平的分类更明显.     

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城市快速路基本路段作为城市快速路的重要组成部分,其服务水平的高低决定了整个城市交通系统运行的通畅性. 为更好的掌握快速路服务水平状态,分析了城市快速路基本路段交通运行特征,车辆构成特征和路段几何特征,建立城市快速路基本路段服务水平评价体系. 借助SPSS分析软件,采用主成分分析法对快速路基本路段服务水平进行计算. 以北京市莲花池西路为例进行实例评价,得到各基本路段各时段的服务水平综合得分,及全天平均服务水平聚类结果. 结果表明,本方法是对传统服务水平计算方法的补充与改善,且聚类分析使得对各基本路段服务水平的分类更明显.     

基于非线性主成分分析和GA-RBF的高速公路交通量预测方法

为了提高高速公路交通量的预测精度, 综合考虑高速公路交通量的高度非线性和受多因素影响的特征, 提出一种基于非线性主成分分析和GA-RBF神经网络(NPCA-GA-RBF) 的高速公路交通量预测方法; 确定了高速公路交通量的主要影响指标, 运用非线性主成分分析法降低高速公路交通量影响指标的维数及其相关性, 用少数主成分代替原有的多指标, 以简化神经网络结构; 利用GA优化RBF神经网络的参数, 进一步提高交通量的预测精度; 以普洱市某高速公路为例, 对交通量预测方法进行实例验证。分析结果表明: 2组试验GA-RBF和NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别比RBF方法降低1.62%、3.53%和2.27%、3.32%, 说明GA优化RBF神经网络能提高RBF方法的交通量预测精度; 与GA-RBF方法相比, 2组试验NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别降低了1.91%、1.05%, 其交通量预测值更接近实际交通量, 预测结果更为可靠, 表明非线性主成分分析法消除了指标的相关性, 进一步提高了交通量预测精度, 减少了交通量预测复杂度。可见, NPCA-GA-RBF方法具有更高的交通量预测精度, 能为高速公路的良好管理提供可靠的决策依据, 满足高速公路合理运营管理的客观需求。      

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足，本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法，实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理，以此为属性数据，通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类，结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态；在特征级建立多源数据融合方法，实现交通状态速度值计算；以归一化后的速度值为属性数据，通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明，本文方法能够实现道路交通状态精细划分，能有效地识别出道路局部位置的交通状态，进而可为城市道路交通管理提供决策支持.