城市道路汽车行驶工况构建：PCA与K-means分析

"该文档详细介绍了如何构建和识别汽车行驶工况曲线，主要涉及2019年全国研究生数学建模D题。作者基于某城市轻型汽车的实际道路行驶数据，进行了数据预处理、运动学片段划分、特征参数提取、PCA主成分分析以及K-means聚类算法的应用，最终构建了一条反映实际交通道路状况的汽车行驶工况曲线。" 在汽车工程领域，汽车行驶工况曲线的构建是至关重要的，它为车辆开发和评价提供了基础，对于汽车节能与环保技术研究及中国汽车工业的战略发展有着深远影响。该文档首先关注了数据质量问题，分析了8种常见的不良数据现象，并通过MATLAB编程建立了数据预处理模型来剔除这些不良数据，确保后续分析的准确性。 在数据预处理后，作者采用了基于运动状态判定的运动学片段划分模型，通过对3个数据文件的分析，得到了830、613、547个运动学片段。进一步，通过数据挖掘和分析，提出了10个运动学特征参数，形成了一套全面反映汽车行驶状况的评估体系。这些特征参数包括但不限于加速度、速度变化率等，它们能够全面地描绘出汽车行驶过程中的各种动态特性。 为了处理庞大的数据量并保持信息完整性，文档应用了PCA（主成分分析）方法对特征参数进行降维处理。PCA能够有效地减少计算复杂性，同时保留原始数据的主要信息。之后，利用K-means聚类算法对主成分信息进行聚类，区分出代表畅通和拥堵状况的两类运动学片段。 通过聚类结果，选取两类片段中与各自类别中心距离最小的前9个片段，合成一条1800至2000秒的汽车行驶工况曲线。这条曲线能直观地反映出实际交通道路的状况，其合成方法证明了其在实际应用中的有效性。 总结来说，该文档深入探讨了如何从实际道路数据中构建汽车行驶工况曲线，运用了数据预处理、运动学特征提取、PCA降维和K-means聚类等一系列统计和数据分析技术，为汽车性能评估和交通状况研究提供了有力工具。关键词涵盖了汽车工况、运动特征评估、PCA和K-means聚类算法，这些关键概念贯穿全文，展示了汽车工程与数据科学的交叉应用。