【摘 要】
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现有的车况构建主要采用K-means方法对运动学片段进行聚类,该方法需要通过经验确定聚类的个数,然而人工经验在数据量大和情况复杂时很容易带来误差。因此,本文在对不良数据进
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现有的车况构建主要采用K-means方法对运动学片段进行聚类,该方法需要通过经验确定聚类的个数,然而人工经验在数据量大和情况复杂时很容易带来误差。因此,本文在对不良数据进行处理、定义怠慢区并对运动学片段进行分割之后,构建基于高斯核的层次聚类算法,对片段进行聚类后确定构建工况的候选集,以解决这个难题。本文还引入统计特征、形状特征、熵特征等共14个运动学片段,作为聚类运动学片段的有效特征。根据运动学片段类别及时间比例,构建了1300 s的工况图。实验结果表明,本文构建的工况图具一定的有效性和实用性。
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