发明名称 一种基于机动车行驶模式的道路交通能耗量化方法
摘要 一种基于机动车行驶模式的道路交通能耗量化方法,对原始数据进行必要的预处理,并将机动车的一次完整的行驶旅程划分为多个长为3分钟的行驶片段,不足3分钟的略去;以行驶片段为单位,从不同的角度提取与机动车能耗密切相关的中观行驶参数,构造可准确量化机动车行驶状态的特征向量;通过聚类分析得到典型的机动车行驶模式,其中每一种行驶模式都代表一类具有相同能耗水平的行驶状态,行驶模式反映了机动车能耗水平的聚集现象;分析不同中观可测交通参数下的行驶模式分布规律,建立基于这些交通参数的道路交通能耗量化方法。本发明每种行驶参数都从不同的角度量化机动车当前的行驶状态,相对传统的仅考虑一直综合参数的方法,准确率高,泛化能力强。
申请公布号 CN104008647B 申请公布日期 2016.02.10
申请号 CN201410262406.7 申请日期 2014.06.12
申请人 北京航空航天大学 发明人 黄坚;李四洋;周晓华;吕卫锋
分类号 G08G1/01(2006.01)I;G06F19/00(2011.01)I 主分类号 G08G1/01(2006.01)I
代理机构 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人 成金玉;孟卜娟
主权项 一种基于机动车行驶模式的道路交通能耗量化方法,其特征在于通过以下步骤实现:(1)对原始数据进行预处理,将机动车的一次完整的行驶旅程划分为多个长为3min的行驶片段,不足3min的略去;(2)以行驶片段为单位,计算机动车在此片段上的中观行驶参数,中观是相对瞬时速度微观参数而言的,所述中观行驶参数包括平均速度、加速度噪声、平均加速度、平均减速度、加速时间比例、减速时间比例、怠速时间比例、平均汽车比功率VSP和速度方差9个参数;基于所述中观行驶参数构造量化机动车行驶状态的特征向量,然后通过主成分分析技术来降低特征向量的维度构造出新的特征向量;(3)以步骤(2)构造的特征向量为输入,以特征向量之间的距离作为相似度度量函数进行聚类分析,聚类分析采用可自动发现聚类数目的XMeans算法,在聚类分析过程中以贝叶斯信息准则为指导,不同类簇的聚类中心即代表不同的行驶模式,以特征向量表示,通过聚类总共得到了10种典型的行驶模式,其中每一种行驶模式都代表一类具有相同能耗水平的行驶状态,行驶模式反映了机动车能耗水平的聚集现象;所述10种典型的行驶模式所对应的特征值如下表:<img file="FDA0000837448100000011.GIF" wi="1830" he="638" />(4)分析不同中观行驶参数下的行驶模式分布规律,机动车在不同的道路类型以及速度水平下,各行驶模式虽然所占的比例都不相同,但行驶模式分布都比较集中;当道路类型限定为平直路时,机动车行驶模式的分布有更加集中,当机动车行驶速度低于20Km/h时,行驶在平直路上的机动车不会受信号灯的强制干扰,行驶状态更加顺畅,而信号灯附近的机动车多集中在波动较大的行驶模式上,基于以上行驶模式的分布规律,提取每个特征向量的平均速度以及油耗水平,分析各种道路类型下油耗率随平均速度的变化趋势,发现在平直路和高架桥道路类型下,油耗率和平均速度呈对数变化趋势,在红绿灯道路类型下,油耗率和平均速度呈指数变化趋势,通过拟合的方法建立道路交通能耗量化方程fuel,得到交通能耗量指标,<img file="FDA0000837448100000021.GIF" wi="910" he="246" />其中,fuel为油耗率,单位为L/100km;v表示平均速度,单位为km/h;且各模型的拟合度均达到0.7以上。
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