車載信息融合下的混合駕駛工況識別
摘要：整車駕駛性表現隱含在各駕駛工況下汽車客觀性能參數的數據特征中，基于車載數據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效率與結果準確性的意義重大。根據整車道路試驗數據，結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，并采用數據層信息融合設計各工況下的特征參數。通過特征提取與組合構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建了混合駕駛工況識別與分類模型，并采用測試數據集進行了驗證。根據上海某自主品牌車型車載多傳感器數據進行模型測試，結果表明，模型對多維數據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決策樹構建的工況分類器性能優于樸素貝葉斯，精度可達955％。
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