本文關鍵詞： 主成分分析 遺傳變異 蟻群算法(ACO) 行駛工況(DC)　出處：《合肥工業(yè)大學學報(自然科學版)》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章以合肥市典型道路為例,選取5條城市道路進行數據采集,采用主成分分析與遺傳變異改進的蟻群算法(ant colony optimization,ACO)相結合的方法,構建了合肥市典型行駛工況。在劃分了運動學片段的基礎上,利用主成分分析法對13個運動學特征參數進行降維處理,以排名前3的主成分為聚類因子,用改進的蟻群算法對運動學片段樣本進行分類,通過組合類內運動學片段,完成代表性工況的構建,并對代表性工況進行精度分析。研究結果表明,與K-means聚類法、系統(tǒng)聚類法相比,改進的ACO能夠有效提高行駛工況的構建精度。
[Abstract]:Taking typical roads in Hefei as an example, five urban roads are selected for data collection, and the method of combining principal component analysis with ant colony optimization algorithm of genetic variation is used. The typical driving conditions of Hefei were constructed. On the basis of dividing kinematics fragments, 13 kinematic characteristic parameters were reduced by principal component analysis, and the first 3 principal components were used as clustering factors. The improved ant colony algorithm is used to classify the kinematic segment samples. By combining the intra-class kinematics fragments, the representative working conditions are constructed, and the precision of the representative working conditions is analyzed. Compared with the system clustering method, the improved ACO can effectively improve the construction accuracy of driving conditions.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學汽車與交通工程學院;合肥工業(yè)大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71431003)
【分類號】：TP18;U467

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本文編號：1509134