基于聚类算法的车辆数据挖掘及可视化研究

时间:2022-05-15 04:05:27
作者:宋冬冬,王 楠,田树耀,刘付勇
关键字:公路运输,车联网,聚类算法,数据挖掘,数据通信,车况数据
DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2020.10.036
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车辆运行工况决定了承载人员的生命安全,影响了整车工作效率,同时也是分析驾驶人员行为及构建 UBI 保险业 务的数据基础。 基于车联网技术,为构建车辆及周边环境的评价系统,以50 辆不同型号私家车作为研究对象,在固定路段 及时间段内,利用车载 OBD 终端采样车辆行驶数据。 对各车辆的行驶速度、进气量、瞬时油耗、发动机转速等运行数据进 行汇总与清洗,利用 k-means 聚类算法对样本数据进行了分布计算,并通过最小二乘拟合获得发动机各数据间运行曲线, 与理论模型相一致,实现对车、人、路况的客观评价。 进一步开发了车辆数据信息管理系统平台,经 TCP/ IP 协议获取车载 终端 GPS 数据,实现了行驶轨迹及车况数据的动态显示,方便了对车辆的跟踪与查询。 该研究工作可为构建驾驶行为及 UBI 保险营销模型提供理论依据,同时为车联网的功能完善提供参考。

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基于聚类算法的车辆数据挖掘及可视化研究
《基于聚类算法的车辆数据挖掘及可视化研究》
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