太原市公交车行驶工况的构建

以太原市正在运行的公交车为研究对象,在所有路线中挑选出具有代表性的9条路线,由行车数据记录仪记录车辆运行的相关数据,运用统计软件SPSS中的主成分分析法和两步聚类法处理数据,挑选出相关系数符合要求的运动学片段构建太原市公交车的实际行驶工况,并与国内外其他城市公交车典型工况进行了对比。结果表明,构建的公交车行驶工况能反应太原公交车运行的实际状况。建议有关部门采用太原市实际的公交车道路行驶信息,拟定出更规范合适的公交车行驶工况。     

改进模糊C均值聚类法的车辆实际行驶工况构建

针对模糊C均值(FCM)聚类法的性能依赖于初始聚类中心、迭代容易陷入局部极值、不能确保FCM收敛于一个最优解的问题,利用多岛遗传算法(MIGA)与序列二次规划法(SQP)组合优化,对FCM聚类的初始聚类中心进行优化,从而使聚类结果更加接近最优聚类。采用主成分分析和改进的FCM聚类分析,将运动学片段的特征值进行降维和分类处理,构建出基于大样本、符合郑州市交通特征的行驶工况。与试验数据对比表明:所构建的乘用车行驶工况与试验数据特征参数平均相对误差仅为2.097%,速度-加速度联合分布差异(SAFD_(diff))仅为1.74%,行驶工况拟合精度较高,更能综合反映郑州市交通真实状况。     

西安市纯电动城市客车行驶工况研究

给出了西安市纯电动城市客车行驶工况开发的流程、路线、数据采集及合成方法,合成出西安市纯电动城市客车综合行驶工况(XiBUS)。基于主成分分析与聚类分析法,解析西安市纯电动城市客车拥堵行驶、一般行驶、通畅行驶3类典型代表工况,分析了西安市纯电动城市客车综合行驶工况及ECE(Economic Commission for Europe)工况与试验数据总体之间的误差,将合成的西安市纯电动城市客车工况与ECE工况做了仿真对比分析,并将西安市纯电动城市客车行驶工况与典型城市工况做了对比分析。结果表明,合成的西安纯电动公交工况(XiBUS)误差最小,更接近西安市纯电动城市客车实际工况,ECE工况误差较大,不能反映西安纯电动城市客车实际工况;XiBUS工况与ECE工况差别较大,XiBUS比ECE工况对客车的能耗要求更高。     

基于马尔可夫链的西安市城市公交工况构建

汽车行驶工况是汽车在实际路况下运行状态的反映,是车辆参数匹配和控制策略优化的基础。本文将行驶工况看作随时间变化的马尔可夫过程,通过采集西安市某城市公交运行工况的实际数据,采用特征值将分割的运动学片段划分为不同状态,以极大似然估计法确定了状态转移概率矩阵;通过不同时间尺度下的车速相关性,验证了在小时间尺度下,采样的汽车运行工况数据具备马尔可夫性;基于马尔可夫链构建了西安市城市公交线路备选工况,以平均车速、平均运行车速等10个特征参数为评价指标,筛选出与总体误差最小的备选工况作为典型工况。数理统计分析表明:本文构建的工况与验证数据的特征值误差分别为8.92%和8.43%,速度、加速度和速度-加速度联合概率分布均与验证数据一致。与V-A法构建的工况相比,基于马尔可夫链构建的工况与验证数据的特征值误差、速度概率分布平均误差、加速度概率分布平均误差、速度-加速度联合概率分布平均误差及比功率分布均方根误差都要更小,更能真实有效地反映出实际工况特征。     

基于主成分分析法的挖掘机工作类型权重的计算

挖掘机广泛应用于工程建设,确定其典型工况显得十分重要。本文提出运用主成分分析法计算挖掘机工作类型的指标权重,论述了主成分分析的基本原理、计算步骤及程序的实现。利用matlab软件进行了算例分析,确定了挖掘机工作类型指标的权重。     

护理医学类科技核心期刊的综合评价

为了解我国护理医学类科技核心期刊的发展现状。本文采用中国科学技术信息研究所公布的2009年版《中国科技期刊引证报告（核心版）》中的数据,运用主成分分析法,利用SAS8．2统计分析软件对12种护理医学类科技核心期刊的被引情况及学术水平进行综合评价。同时对主成分分析法用于科技期刊综合评价的优缺点进行分析,并针对它的合成方法提出改进的建议。     

AMT并联插电式系统匹配与控制策略开发

为解决混合动力汽车AMT并联插电式系统选型与控制难题,文章提出了一种基于道路实际工况的参数计算与动力系统匹配方法,通过道路典型工况下各动力部件工作区间仿真,完成理论计算参数的优化;通过设计与部件效率特性相匹配的系统多模式切换与离合策略,实现系统燃油经济性与行驶平顺性的提升。     

我国高校债务风险动态预警模型研究

目前,高校负债日趋严重,所面临的债务风险受到广泛关注,如何对高校债务风险进行动态预警尤为重要。文章综合考虑影响高校债务风险的各种因素,选取了10个财务指标和4个非财务指标,利用样本数据,运用主成分分析法算出主成分的综合得分,分别运用模糊隶属度与BP-神经网络分析法,对高校债务风险综合评价比较。实例验证主成分-BP-神经网络分析模型更优。     

基于主成分分析法的水源地水质评价

将主成分分析法运用到水源地水质评价中,对工程实例中5个监测断面的包括高锰酸盐指数、化学需氧量COD、五日生化需氧量BOD5、氨氮、石油类以及大肠菌群等6项水质指标进行分析计算,从信息量的角度讨论了水源地水质各污染组分包含的信息大小及各污染组分对断面水质的影响程度。结果表明,运用主成分分析法处理可以产生新的指标,而新的指标彼此间互补相关,可以很好地反映水质的综合状况。     

基于多准则决策的驾驶适宜性评价方法

驾驶适宜性评价多采用定性、模糊评价方法,缺少定量评价方法。为量化驾驶员驾驶适宜性,提出一个新的综合评价方法。运用改进的logistic函数将各指标进行标准化处理,使每项指标准则分的均值都固定为常数;利用比例的方式制定权重,使权重更加稳健;合成模型采用加权几何平均模型,以减少指标间的补偿性。通过以上方式对驾驶适宜性评价方法进行改进,达到了定量和优化的目的。最后,以44组驾驶适宜性检测数据为例,完成案例研究,并采用信噪比优化方法对驾驶适宜性进行等级划分,验证该方法的有效性。对比分析结果表明,新方法的事故次数与综合得分的相关系数为0.500 2,主成分分析法为0.338 8,新方法的精确度优于主成分分析法。