車載信息融合下的混合駕駛工況識別
摘要：整車駕駛性表現(xiàn)隱含在各駕駛工況下汽車客觀性能參數(shù)的數(shù)據(jù)特征中，基于車載數(shù)據(jù)A動快速地識別與分類駕駛工況，對于提高各大主機廠整車駕駛性開發(fā)效率與結(jié)果準確性的意義重大。根據(jù)整車道路試驗數(shù)據(jù)，結(jié)合專家知識與汽車試驗理論，對所需識別的各駕駛工況進行工程定義，并采用數(shù)據(jù)層信息融合設計各工況下的特征參數(shù)。通過特征提取與組合構(gòu)建駕駛工況識別樣本集，并進行歸一化處理。分別基于C4．5決策樹及樸素貝葉斯方法構(gòu)建了混合駕駛工況識別與分類模型，并采用測試數(shù)據(jù)集進行了驗證。根據(jù)上海某自主品牌車型車載多傳感器數(shù)據(jù)進行模型測試，結(jié)果表明，模型對多維數(shù)據(jù)中隱含工況的分類準確率均達到85％以上，在大幅提高分析效率的同時保證了較高的精度，基于C45決策樹構(gòu)建的工況分類器性能優(yōu)于樸素貝葉斯，精度可達955％。
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