【摘 要】
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采集了广州市2 800万个样本数据,采用相关指标比较分析K均值聚类、K中心点聚类、模糊聚类、高斯混合聚类4种方法,并以90%置信区间作为初始中心选取范围提高K均值聚类稳定性。
【机 构】
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上海交通大学,上汽大众汽车有限公司
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采集了广州市2 800万个样本数据,采用相关指标比较分析K均值聚类、K中心点聚类、模糊聚类、高斯混合聚类4种方法,并以90%置信区间作为初始中心选取范围提高K均值聚类稳定性。运用改进后的K均值聚类构建广州市行驶工况,平均相对误差小于6%,并与美国、欧洲、日本、中国等地区的典型行驶工况进行比较。结果表明,广州市行驶工况具有车辆加减速频繁、怠速与低速段工况占比高的特点,与国内现行NEDC以及中国QC/T 759-2006工况存在一定差异。
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