典型文献
基于混合约束自编码器的机动车工况智能构建方法
文献摘要：
为构建更具代表性的机动车行驶工况,实测采集福州地区1辆机动车共20 d的真实驾驶数据,选取14个特征参数表征运动学片段信息,运用主成分分析和K-means聚类划分运动学片段聚类,根据聚类中心的距离筛选备选片段并随机组合构建工况集合.提取11个特征参数计算构建工况的误差,选择集合中误差最小的工况作为构建工况,提出利用混合约束自编码器构建工况优化模型,并研究参数标定方法,最终将平均误差由2.97％缩小到2.39％.混合约束自编码器模型的分析验证结果表明,优化策略符合实际情况,可以有效避免随机选择带来的误差不确定性,验证了所提出行驶工况构建流程的合理性,并提升了工况预测的精确度,得到模型参数推荐值.对实现碳达峰目标下的机动车碳排放预测及排放控制具有重要的现实作用和意义.
文献关键词：
交通工程;行驶工况;自编码器;机动车;运动学片段
中图分类号：
作者姓名：
林建新;刘博;赵霞;张蕾
作者机构：
北京建筑大学土木与交通工程学院,北京100044;北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044
文献出处：
引用格式：
[1]林建新;刘博;赵霞;张蕾-.基于混合约束自编码器的机动车工况智能构建方法)[J].交通运输系统工程与信息,2022(02):109-116
A类：
B类：
合约,自编码器,车工,智能构建,构建方法,机动车行驶,行驶工况,福州地区,参数表征,运动学片段,means,分运,聚类中心,距离筛选,备选,选片,随机组合,参数计算,中误差,工况优化,研究参数,参数标定,标定方法,终将,平均误差,分析验证,符合实际,随机选择,误差不确定性,构建流程,推荐值,机动车碳排放,碳排放预测,排放控制,现实作用,作用和意义,交通工程
AB值：
0.376145
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