【摘 要】
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文章以合肥市典型道路为例，选取5条城市道路进行数据采集，采用主成分分析与遗传变异改进的蚁群算法（antcolonyoptimization，ACO）相结合的方法，构建了合肥市典型行驶工况。在划分了
【机 构】
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合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥工业大学机械工程学院
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文章以合肥市典型道路为例，选取5条城市道路进行数据采集，采用主成分分析与遗传变异改进的蚁群算法（antcolonyoptimization，ACO）相结合的方法，构建了合肥市典型行驶工况。在划分了运动学片段的基础上，利用主成分分析法对13个运动学特征参数进行降维处理，以排名前3的主成分为聚类因子，用改进的蚁群算法对运动学片段样本进行分类，通过组合类内运动学片段，完成代表性工况的构建，并对代表性工况进行精度分析。研究结果表明，与K-means聚类法、系统聚类法相比，改进的ACO能够有效提高行驶工况的构建精度
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