徐宗煌, 林 瑶

(1.福州理工学院 应用科学与工程学院,福建 福州 350506; 2.福州大学 环境与资源学院,福建 福州 350108)

本文的问题和数据均源于2019年“华为杯”第十六届中国研究生数学建模竞赛D题．汽车行驶工况(Driving Cycle)又称车辆测试循环工况,是指汽车在行驶过程中具有代表性的速度-时间关系曲线．由于该曲线能够反映汽车道路行驶的运动学特征[1],是汽车行业的一项重要的、共性基础技术,也是汽车各项性能指标标定优化时的主要基准．因此,基于国内汽车行驶的工况特点和规律,构建出适合我国国情的汽车行驶工况曲线具有的重要的经济意义和实用价值[2]．

目前,许多汽车发达国家均已开发了适合实际情况的汽车行驶工况,早在20世纪50年代,美国就制定了世界上第一个汽车行驶工况标准,之后欧洲部分国家、日本等,陆续颁布了具有代表性的典型汽车行驶工况[3]．现阶段,国内外构建汽车行驶工况的方法主要有短行程法[4—5]、小波变换法[6]、聚类分析法[7—9]及马尔可夫分析法[10]．本文基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,通过对时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据进行一系列预处理,结合主成分和K-means聚类分析法,对汽车行驶工况进行构建并分析误差．

1 数据预处理

1.1 研究思路

原始数据中不良数据的存在,会严重影响后续工作的结果,而数据预处理的方法有很多种,对不同类型的数据,其处理方法也不尽相同．因此,设计合理的方法……