基于改进K-means聚类的汽车行驶工况构建方法研究
Agricultural Equipment & Vehicle Engineering（2023）
摘要
为提升对实际道路载荷数据典型工况提取的合理性,将采集到的车辆数据进行预处理、运动片段划分、特征参数提取并形成特征参数矩阵,使用主成分分析法对特征参数降维处理,通过孤立森林对降维后的数据进行离群点检测,并采用K-means算法进行聚类分析,根据各工况运行时间所占比例构建汽车行驶工况.结果表明,改进后的K-means聚类算法的Average Silhouette值提升了6.53％,聚类效果明显优化,所构建的汽车行驶工况的相对平均误差为5.09％,验证了该方法的有效性.
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