【摘 要】
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为实时监测车辆行驶状态,建立了基于Canopy-K-means算法的车辆行驶安全特征分类模型。采用Canopy-K-means聚类算法对车辆行驶数据进行挖掘分析,以欧氏距离大小作为数据集属性间的相似性分类指标,得到表征不同行驶安全特征的离线聚类质心;搭建TruckSim与Simulink联合仿真平台,设置定半径变车速和方向盘斜阶跃输入仿真工况对车辆行驶状态进行在线识别;同时为验证该方法在实车上的应用效果,设置相同工况对离线聚类质心进行验证分析。仿真和实车结果表明:基于Canopy-K-means算法的数据
【机 构】
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为实时监测车辆行驶状态,建立了基于Canopy-K-means算法的车辆行驶安全特征分类模型。采用Canopy-K-means聚类算法对车辆行驶数据进行挖掘分析,以欧氏距离大小作为数据集属性间的相似性分类指标,得到表征不同行驶安全特征的离线聚类质心;搭建TruckSim与Simulink联合仿真平台,设置定半径变车速和方向盘斜阶跃输入仿真工况对车辆行驶状态进行在线识别;同时为验证该方法在实车上的应用效果,设置相同工况对离线聚类质心进行验证分析。仿真和实车结果表明:基于Canopy-K-means算法的数据
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