聚类分析法在城市公交行驶工况开发中的应用

被引：29

作者：

董恩源

颜文胜

申江卫

李江波

机构：

[1] 昆明理工大学交通工程学院

来源：

昆明理工大学学报(自然科学版) | 2013年 / 38卷 / 05期

关键词：

行驶工况; K-Means聚类分析法; 混合动力; 公交客车;

D O I：

暂无

中图分类号：

U469.7 [各种能源汽车];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程];

摘要：

针对昆明市161路混合动力公交客车实际行车数据,使用K-Means聚类分析法对运动学片段进行了分类,并构建了161路的行驶工况.研究表明:K-Means聚类分析法获得的两类运动学片段特征明显,分别反映了较为通畅和十分拥堵的交通状况;构建的行驶工况可以代表161路的实际行驶工况,具有怠速时间长、平均车速低、加减速所占比例高和车辆启停频繁的特点.

引用

页码：41 / 44+51 +51

页数：5

共 7 条

[1]

基于运动学片段的城市道路行驶工况的研究 [J].

石琴 ;

郑与波 ;

姜平 .

汽车工程, 2011, 33 (03) :256-261

[2]

聚类算法研究 [J].

孙吉贵 ;

刘杰 ;

赵连宇 .

软件学报, 2008, (01) :48-61

[3]

EM算法与K-Means算法比较 [J].

黄颖 ;

李伟 .

计算机与现代化, 2007, (09) :12-14

[4]

中国城市乘用车实际行驶工况的研究 [J].

李孟良 ;

张建伟 ;

张富兴 ;

赵春明 .

汽车工程, 2006, (06) :554-557+529

[5]

动态聚类法在车辆实际行驶工况开发中的应用 [J].

马志雄 ;

朱西产 ;

李孟良 ;

乔维高 ;

张富兴 .

武汉理工大学学报, 2005, (11)

[6]

主成分分析法在车辆实际行驶工况开发中的应用 [J].

马志雄 ;

李孟良 ;

张富兴 ;

朱西产 .

武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2004, (04) :32-35

[7]

Advanced Data Clustering Methods of Mining Web Documents.[J].Samuel Sambasivam;Nick Theodosopoulos.Issues in Informing Science and Information Technology (IISIT).2006,

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