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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明的一种基于短行程特征聚类的移动源行驶工况构建方法及设备，包括以下步骤，获取车载OBD接口的速度数据及GPS数据并作预处理；对速度数据进行片段划分得到运动学片段；进行运动学片段特征设计即定义两类特征参数：车辆运动特征参数和总体分布参数，分别用于聚类分析依据和构建工况的验证，并计算每个运动学片段的车辆运动特征参数和总数据的总体分布参数；利用主要成分分析PCA对运动学片段进行运动学特征参数降维；使用K‑means聚类对输入片段进行分类得到多种类型的片段库；分别按照最大相关系数法和最小参数偏差法从各类片段库中挑选输入片段形成行驶工况，并对比两类工况综合指标，最终输出构建工况。

主权项：1.一种基于短行程特征聚类的移动源行驶工况构建方法，其特征在于：包括以下步骤，S1：获取车载OBD接口的速度数据及GPS数据，对原始数据进行预处理，去除无效数据，填充缺失值；S2：对速度数据进行片段划分得到运动学片段；S3：进行运动学片段特征设计即定义两类特征参数：车辆运动特征参数和总体分布参数，分别用于聚类分析依据和构建工况的验证，并计算每个运动学片段的车辆运动特征参数和总数据的总体分布参数；S4：利用主要成分分析PCA对运动学片段进行运动学特征参数降维；S5：使用K-means聚类对输入片段进行分类得到多种类型的片段库；S6：分别按照最大相关系数法和最小参数偏差法从各类片段库中挑选输入片段形成行驶工况，并对比两类工况综合指标，最终输出构建工况；所述S5：使用K-means聚类对输入片段进行分类得到多种类型的片段库，具体包括：根据戴维森堡丁指数DBI，选择最优聚类数，包括以下步骤：设置k值，分别带入聚类网络； 计算各k值下聚类结果的值：其中，k代表聚类数；表示聚类质心与聚类质心的欧式距离；表示聚类内特征向量到其质心的平均距离，代表聚类中数据的分散程度，表示聚类内特征向量到其质心的平均距离，代表聚类中数据的分散程度；；，表示聚类的数据个数；表示聚类中的第个数据，表示聚类中的第个数据，表示聚类的质心，表示聚类的质心；p通常取2；选取值第一次出现局部最小值时的k值，作为最优聚类数；初始化聚类中心，将运动学片段划分为不同库；所述S6具体包括：将每种参数的均值先标准化后求和， 表示第k类片段综合参数之和，表示k类片段第j个参数 表示标准化后k类片段第i个片段参数综合得分，计算绝对值偏差，并按照绝对值偏差升序排列选取片段； n维向量皮尔逊相关系数写为： 在对数据标准化处理后，计算片段参数向量与库参数向量相关系数，并降序排列优先选择排序靠前的运动学片段，直到所选出片段时长处于范围内则停止，将各类工况拼接形成最终工况，最终工况中每类片段时间占比的计算如下： 为第k类工况所占时长，为最终工况时长，本发明为1200s，p表示运动学片段类别数，n代表每个片段库所包含片段数；根据各类片段库占总体片段库的时间占比，确定各类片段库中选取的片段总时长，根据各类标签下特征向量的优先级挑选输入片段形成行驶工况。

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百度查询： 中国科学技术大学 基于短行程特征聚类的移动源行驶工况构建方法及设备