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
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
收藏
页码:41 / 44+51 +51
页数:5
相关论文
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,