【摘 要】
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基于ASM5025和ASM2540检测工况的乘用车排放检测数据,应用数据挖掘技术的决策树算法,建立基于使用年限与车辆排放状态的3个不同数据挖掘模型,分析使用年限与乘用车的高排放状
【机 构】
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东北林业大学交通学院,越南林业大学
【基金项目】
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黑龙江省生态建设与节能减排专项基金资助项目(201301061)
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基于ASM5025和ASM2540检测工况的乘用车排放检测数据,应用数据挖掘技术的决策树算法,建立基于使用年限与车辆排放状态的3个不同数据挖掘模型,分析使用年限与乘用车的高排放状态比例的关系。通过数据挖掘结果的对比分析发现,随着使用年限的增加,乘用车的高排放状态比例呈阶段性、阶梯状、递增型分布;在使用年限为0~3 a和3~6 a的使用年限区间,基于ASM5025与ASM2540检测工况的高排放车辆比例相差不大且最低;在使用年限为6~9 a和9~12 a的使用年限阶段,基于ASM5025检测工况的高排放车辆
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