基于改进K-均值聚类算法的合肥市电动客车行驶工况构建

为构建合肥市电动客车行驶工况,选取合肥市4条典型线路的12辆电动公交车进行连续一周的数据采集,基于短行程分析法将经过处理的有效数据分割成24 595个片段并计算特征值,采用主成分分析法和改进K-均值(K-Means)聚类算法对短行程特征值进行降维与聚类,根据类中心距离从聚类结果中选出类代表短行程,从而构建出合肥市电动客车的行驶工况。将所构建的工况与实车采集数据及国内外典型行驶工况进行对比,结果表明,构建的行驶工况能更准确地反映合肥市电动客车的行驶特征。