1 {* Q& `1 T7 T8 X k 5 X: X J: I/ H# L' ]问题三 E# S, }: Z/ z2 Z @5 ]4 t 4 ?+ ]% n: w6 V* i0 l! ]问题三是根据合理的汽车运动特征评估体系构建误差最小的汽车行驶工况曲线. 所以合理的特征评估体系至关重要，若考虑的指标过少，则无法反映该城市真实的交通状况，但是考虑的指标太多可能会造成计算的复杂度过大. 本文基于前人的文献和相关资料构建合理的运动特征评估体系. 在构建行驶工况曲线时，有两种思路进行构建. $ S& e$ W) A+ X ! T1 t& ]* a( O0 S第一种思路是计算出问题二所构建的每条运动学片段对应的各运动特征指标值，再进行聚类分析，将运动学片段中“亲密度”高的聚为一类，然后再从每类运动学片段中提取最具有代表性（误差最小）的片段，将其进行拼接，形成工况曲线. 最后对形成的工况曲线的误差和各运动特征指标值进行计算.' B# }( j' N, a5 X
" i7 a0 |& P) i& `5 b) C
第二种思路则是用马尔可夫过程构建工况曲线. 由于汽车行驶过程中的状态只与前一秒状态有关，故可将行驶过程看成马尔可夫状态转移的过程. 对于该方法则不需要使用运动学片段，而是对预处理数据内的每个时间点按照速度和加速度等标准进行状态划分，将汽车行驶的变化视为状态之间的转移. 当随机给出一个状态时，可生成指定长度（1200s-1300s）的状态序列，即构成汽车行驶工况曲线. ( _5 ]) E+ F% ~ j$ g5 }* g( |; [+ H2 M9 M) U6 f% H; t
从速度、加速度、路况三个大方面进行运动特征体系的构建. & r/ c1 W q5 F& D" d g6 m ( l: R# C3 X; s" l7 O主要思路就是这样，运算结果具有随机性，就先不放出了。如果有需要交流的可以给我发私信。 1 E1 r( H/ j- }+ z4 m & t p: j3 u: F, Z7 q5 v8 A4 \参考文献. x( U. E% x: V% W$ I2 {
0 L; ]- P' Y8 ~1 a$ U[1] Bishop JDK, Axon CJ, McCulloch MD. A robust, data-driven methodology for real-world driving cycle development. Transportation Research Part D-Transport and Environment. 2012;17(5):389-97.4 J, ^2 p; ^1 y; a1 N) s+ t
[2] Han DS, Choi NW, Cho SL, Yang JS, Kim KS, Yoo WS, et al. Characterization of driving patterns and development of a driving cycle in a military area. Transportation Research Part D-Transport and Environment. 2012;17(7):519-24." \4 q% D% g: K) T% A& }; |
[3] 仇多洋. 汽车行驶工况的构建及波动特性研究[D].合肥工业大学,2012. 6 T/ O1 J+ J# }2 f[4] 姜平,石琴,陈无畏,黄志鹏.基于小波分析的城市道路行驶工况构建的研究[J].汽车工程,2011,33(01):70-73+51. ; M. f. S- Q6 ~: [, h! ^[5] 彭育辉,杨辉宝,李孟良,乔学齐.基于 K-均值聚类分析的城市道路汽车行驶工况构建方法研究[J].汽车技术,2017(11):13-18. ( g7 D! \" J# O1 E" [, I5 V[6] 姜平. 城市混合道路行驶工况的构建研究[D].合肥工业大学,2011. 0 z' m' u# X' E, \1 Y* B[7] 李耀华,任田园,邵攀登,宋伟萍,李忠玉,苟琦智.基于马尔可夫链的西安市城市公交工况构建[J].中国科技论文,2019,14(02):121-128. : z% Z I+ }7 `[8] 曹骞,李君,刘宇,曲大为.基于大数据和马尔科夫链的行驶工况构建[J].东北大学学报 2 S5 o. h" q2 \(自然科学版),2019,40(01):77-81.& {. g: k2 p4 f; u
[9] 曹骞,李君,刘宇,曲大为.基于马尔科夫链的长春市乘用车行驶工况构建[J].吉林大学学报(工学版),2018,48(05):1366-1373.8 a- i; y. ^% {! O
[10] 蔺宏良. 西安市交通环境轿车行驶工况与燃料消耗研究[D].长安大学,2013. 0 b R6 y! u* \ ]7 E# s# `: Z9 e" c[11] 王昊,章桐,宋珂.上海市行驶工况构建与研究[J].内燃机与配件,2018(13):35-38.! C* i, r, W) T
[12] 王跃飞,章楠,孙召辉,吴源,刘白隽.基于 LVQ 模型的汽车行驶工况识别算法[J].农业装备与车辆工程,2019,57(05):1-4+8./ h* p! n$ ~" K% y6 x
[13] 张锐. 城市道路汽车行驶工况的构建与研究[D].合肥工业大学,2009.: h7 c4 r) y8 u, g9 i7 q
[14] 杨辉宝. 福州市区典型道路汽车行驶工况的研究[D].福州大学,2017. * @& | s1 X8 R$ } I! [[15] 史彦丽. 模糊聚类和模糊聚类有效性的研究[D].大连理工大学,2017." i, Q2 e2 O9 P8 W- ?
[16] Ho S-H, Wong Y-D, Chang VW-C. Developing Singapore Driving Cycle for passenger cars to estimate fuel consumption and vehicular emissions. Atmospheric Environment. 2014;97:353-62.$ L. K. u6 I0 j( K8 ~- R7 D
[17] Knez M, Muneer T, Jereb B, Cullinane K. The estimation of a driving cycle for Celje and a comparison to other European cities. Sustainable Cities and Society. 2014;11:56-60.8 s2 J t. @$ U& \" t3 B
[18] Zhao JY, Gao YH, Guo JH, Chu L. The creation of a representative driving cycle based on Intelligent Transportation System (ITS) and a mathematically statistical algorithm: A case study of Changchun (China). Sustainable Cities and Society. 2018;42:301-13. $ g# X( U5 X/ Y+ @0 E : B% Y" R2 e7 f E& ~* l3 F) n建模经历分享 ) `5 z! Z! X7 d5 r5 N1 u ' V* Z j: m& r9 ?本科时大大小小的建模参加过几次，研究生阶段的算是第二次，第一次是校赛。个人感觉题目和本科题目比起来并没有其他地方说的变难了，只是6选1对选择困难症不太友好。 8 x5 I" E) e1 z5 J* Y8 ~7 ~" |! E+ T1 P9 |% r# }$ O
组队与队友; f1 d7 V3 Q0 I+ Z1 w) m
. Z4 U: Y6 d* @ O3 |9 l
之前学校有组织过校赛，那时候找的队友，所以有过磨合。从本科到现在，队友组合换过很多次了。合作的比较好的经验就是一定要有至少一个人是之前比较熟悉的，这样会有利于沟通。真正比赛的时候，中后期都会比较崩溃，如果沟通还有问题，那就几乎判定game over了。本科的时候经常会听到一种说法，找一个数学的、一个编程的、一个写论文的，根据我的经验，不必强求这样的组合，能够有比较好的沟通更重要。有的人的观点是不要找差不多专业的，因为大家会的都差不多，思路会受限。这种情况确实存在问题，但也有好处，就是沟通起来会很容易，做题和写论文都会更快。还有就是大家的能力不要相差太多，不然都指望着某一个人去做，最后很容易出岔子，而且很难补救。合作愉快的几次，搭配就是大家能力差不多，可能能力侧重点不一样，做题也没有像其他人那样分工很明确，就是you can you up，谁做出来了就做，做不出的先写论文。不过队长还是需要心里有数的，否则时间上可能会有问题。1 u- A z% B& ?) V6 c* n
" ^' o% k3 P3 p关于选题 4 Q( g( Q# ]- j. C$ ^7 H8 l% ]; E; G K6 ]4 y! ^) I! n
选题来来回回纠结了很多次，这次的6道题里面有好几题都是我们感觉可以做一做但是不知道要怎么样才能做得好的。我们采取的是先把绝对做不了的删掉，三个人分别去找待选中的至少一道题的资料，并且尽量找到能进行下去的合适的方向，如果找不到方向则放弃。经过不停的查找资料和讨论，最后选择了D题。 6 }6 P& w7 Y5 W, m& g# |# R, o9 [( [% h6 P$ h
有必要说明的是，能够做下去不仅仅是理论上能够做，还要考虑附件给出的数据资料，以及附件中没有给出但很可能又需要的资料的获取等一系列因素。也许还有其他的方法，但我们采用的是这种方式。大概用了6-8个小时才最终选定题目。 & V8 q0 f$ \' K. k3 F) n% V 8 r! H/ Q" f9 E5 [; P. k建模开始8 R% ~* |9 c- t$ x6 L
2 R# k' y: j `选定好题目之后，开始疯狂找资料，然后和主攻编程的队友讨论思路程序化的可行性。把原题给的三个大问题拆成两部分，前面一部分主要在数据处理，后面一部分主要是数学模型。 1 P# \/ H! H1 J$ c" j$ y1 M4 J+ V$ b) E& p# L
和之前校赛一样，我跳过前面，直接去做数学模型，两个队友一个处理数据做前两问，一个写论文框架。具体的模型在这个部分就不再详细说啦。 9 Z: Y% |" ^) d , A4 m! z% G- Z% o d G在建模期间，能感受到每个人的心理状态很重要。校赛还挺顺利的，因为题目算是陈题，资料很丰富，方向也比较明确，所以即使我们没注意状态问题，还是比较轻松的拿到了总分第4名。这次面临的挑战比较大，中间遇到几个坎都很难过去，能够在过程中感觉到心理状态越来越崩溃。崩溃是没用的，只能互相鼓励，就算谁出了小差错也绝对不要用负面的话指责，实在搞不出了也要一起面对，找到退而求其次的办法。就算再难，再想放弃，也不要表现出来，一定要把论文写完再说。这里也要感谢队长一直沉着冷静，还会调节气氛，凌乱之中还能稳稳撑住，让头脑无比混乱的我一直坚持着。不过因为真的快崩溃了，比赛最后一天上午我们七八点钟把论文搞好了之后就散了…… - W4 k* b3 P1 {- A1 j% q ' j9 ^' S" v) }6 r/ S总之，整个过程，太难了T_T ! e; C+ b/ r$ q- u原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43850698/article/details/103577249. x1 K, f* l, M$ S
8 {8 m) l/ i, T) y4 W4 f' D" [3 o + ~& F: K: i: C) y5 l5 _; E作者: xsyy张 时间: 2020-4-4 23:12
优秀发表回复4 i( `1 ^* v% ^2 L3 u 作者: 柠檬草lll 时间: 2020-4-12 21:54
发表回复谢谢分享: \$ M) a F, Z, R 作者: 柠檬草lll 时间: 2020-4-16 22:10
发表回复不错的资源 8 n3 A- l3 h( ^% Q+ A7 }