- q6 v/ d" x( s: X" P+ i x8 t' r第二问是对处理后的数据进行运动片段的分割和提取. 由于数据除间断时间外都是连续，但在构建行驶工况时需要从中提取 1200-1300s 的运动片段，所以需要将预处理后的数据进行片段分割. 而对于运动片段的划分较为常见的方法是从汽车怠速状态开始至下一个怠速状态开始间的车速区间，也就是说该运动片段内基本包含一辆车的所有运动状态（怠速、加速、巡航、减速）. 提取完运动学片段后，可根据相关的模型寻找出最为合理的多个片段进行拼接.; K M: M( Q1 ~, r& p6 o, \
+ ~7 L" Y0 P% t3 x6 Z在划分运动学片段时是依据怠速和怠速间的状态进行分割，所以必然会遇到车速区间过短的片段，对于该类片段采取剔除.2 e9 f h$ a/ A, S
. D1 N0 g) L# J : N7 d. X% T- I D1 ~) }1 N. o0 |问题三 + _2 @; p/ r7 [! u! ~6 l1 e' d8 `! q$ A4 D
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.. D8 f1 [- l g2 K9 L1 S
x: X% }% S: F, Y9 U2 J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. 8 R& M% W0 ]. O; F) u # z0 U5 s4 P% G" [( P, R' Q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. m x% |6 x. O4 G
( G* I6 [8 P: x
从速度、加速度、路况三个大方面进行运动特征体系的构建. 9 r5 P4 W& Y% h; m5 N2 R! u% B% G5 o+ n5 ?# U
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。) x' J' Q# h$ Y
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参考文献 7 Q( L) n; V. `3 [ - H2 ]9 S1 K V[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. ; Q8 `( F, W% F[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. " r6 l1 R. }+ B2 X* O; O. `[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. & y" ]+ |- w0 ?[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+51.4 W% ~7 ^( W8 n v9 l7 M Q: w0 `
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建模经历分享: u7 w3 }, S3 @6 `6 X) }% w
9 P; m* j2 x9 ]* P7 y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。 ! F$ c9 Z# |/ ?4 Y0 m5 }. ^1 p) A1 J
组队与队友# l9 A2 f1 }" z. Z
; ^2 ~2 ]9 d& W. [; ^. g5 }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。 / y: a; K2 E% s: b& @# J# G3 a9 F) c( c' A6 z/ }9 \) m9 i) s* ^7 O
关于选题 . M) J @. |1 U 1 O, o% e0 A! a1 H6 o( m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。: S* \8 ?$ `( i9 C9 b6 R2 T) F
! A, a* O! J# r' @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。 1 b& d3 ? P7 N. I 6 k4 y9 n& W7 E8 A) f建模开始 ; s5 M0 C- X8 h, g/ O% y8 P2 j" P6 ^7 Y$ f% u
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。, n+ l! J# H9 u3 x0 u
4 c0 f& ?% E# |/ }) u5 ~+ p+ W, g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。; m2 {, n: r5 D2 k6 Q( o
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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…… - o. L- V* r5 P; A - ~2 P0 T( d. |& U0 i总之，整个过程，太难了T_T $ J1 O# c: w% @6 w原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43850698/article/details/103577249 7 t/ m" C" y" s. j6 t9 h4 l2 s6 v, A- ?9 Q
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发表于 2020-4-2 15:31
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