适用于离网型新能源制氢系统的储能规模优化方法研究

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作者 杜逸云 孟进洲 +3 位作者 杨欣 李标 程林生 胡伟 《动力工程学报》 北大核心 2025年第3期452-463,共12页

针对离网型新能源制氢系统的储能规划,在满足运行需求的情况下,进行了最小化的储能规模配置优化。首先,针对离网型新能源制氢系统,基于k-Shape聚类算法及优化指标,考虑马尔可夫链转移矩阵的应用,提出了新能源曲线生成方法。其次,以最大... 针对离网型新能源制氢系统的储能规划,在满足运行需求的情况下,进行了最小化的储能规模配置优化。首先,针对离网型新能源制氢系统,基于k-Shape聚类算法及优化指标,考虑马尔可夫链转移矩阵的应用,提出了新能源曲线生成方法。其次,以最大产氢量为目标,充分考虑新能源出力曲线、电解槽基本响应特性、储能响应特性等,提出离网型新能源制氢系统的储能优化模型。然后,结合新能源曲线及储能优化模型,采用生产模拟的方法并考虑制氢系统运行指标,提出基于连续生产模拟的储能规模修正方法。最后,针对配置84 MW光伏、30 MW风电、14台1000 m^(3)制氢设备的离网制氢系统进行多年度算例分析。结果表明:配置4.973 MW/4.973 MW·h储能时,系统能够取得较好的运行效果,验证了所提出方法的合理性和有效性,实现了储能规模配置过程中兼顾运行需求及经济性。 展开更多

关键词 制氢 储能 离网 k-Shape聚类算法 马尔可夫链

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融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割 被引量：6

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作者 夏平 任强 +1 位作者 吴涛 雷帮军 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期940-948,共9页

声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了... 声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了该方向纹理特征,依据低频子带的统计峰值选取FCM初始聚类中心,应用小波域FCM聚类算法对声纳图像进行预分割,抑制噪声的影响,提高了预分割的准确性;构建初分割后图像的多尺度MRF模型,尺度间节点标记的相关性采用1阶Markov性表征,尺度内构建2阶邻域系统描述系数间的标记联系,标记场采用双点多级逻辑模型建模,同一标记的系数特征场采用高斯模型建模,弥补了MRF算法中层次信息和轮廓信息描述的不足;应用迭代条件模型算法求其最小能量下的标记场,实现声纳图像分割。从视觉主观效果和客观评价指标两方面的实验结果验证表明,该算法分割声纳图像均优于FCM聚类算法和MRF算法,分割的声纳图像边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。 展开更多

关键词 信息处理技术 声纳图像分割 模糊C均值聚类 markov随机场 小波域 迭代条件模型算法

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基于集群划分的配电网源-荷-储分层协调规划方法

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作者 黄振琳 仲卫 吴巨豪 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期237-246,共10页

提出基于集群划分的配电网源-荷-储分层协调规划控制策略。首先,提出考虑负荷预测下电气距离的配电网综合指标集群划分方法;其次,在集群划分的基础上提出双层联合规划模型,上层针对集群内源、荷的不确定性建立源-储选址定容模型,下层以... 提出基于集群划分的配电网源-荷-储分层协调规划控制策略。首先,提出考虑负荷预测下电气距离的配电网综合指标集群划分方法;其次,在集群划分的基础上提出双层联合规划模型,上层针对集群内源、荷的不确定性建立源-储选址定容模型,下层以节点电压偏差最小为目标函数,建立马尔科夫决策过程参与的电压控制模型;然后,通过退火策略改进的粒子群算法和深度确定性策略梯度算法对上下层模型进行求解。最后,在某实际35 kV/10 kV配电网络中验证该源-荷-储双层优化模型的有效性,实现了配电网源-荷-储不同空间响应的协调规划控制。 展开更多

关键词 分布式电源 集群 马尔科夫决策过程 协调规划 粒子群算法 深度确定性策略梯度算法 退火策略

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多马尔可夫链协同的航班客舱保障过程预测 被引量：1

4

作者 邢志伟 刘鹏 +1 位作者 李彪 罗谦 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期948-955,共8页

为感知航班客舱保障过程各节点的动态演化机理,提出一种多马尔可夫链协同(synergy of multi-Markov chains, SMMC)的航班客舱保障过程预测方法。根据航班客舱保障的实际流程及相互约束关系,构建一种客舱保障过程节点协同的马尔可夫模型... 为感知航班客舱保障过程各节点的动态演化机理,提出一种多马尔可夫链协同(synergy of multi-Markov chains, SMMC)的航班客舱保障过程预测方法。根据航班客舱保障的实际流程及相互约束关系,构建一种客舱保障过程节点协同的马尔可夫模型;基于历史数据作为样本并改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法,设计面向客舱保障过程的DBSCAN-SMMC预测方法。选取国内某大型机场航班运行保障过程的实际运行数据开展仿真验证。研究结果表明,所提方法实现了各节点发生时刻的动态精准预测,其平均绝对误差的均值为0.606 min,均方根误差的均值为1.133 min,与其它方法相比平均绝对百分误差最少降低2%,拟合优度最大提升0.14,能够为机场运行精细化管理提供决策依据。 展开更多

关键词 航空运输 客舱保障 节点预测 马尔可夫链 聚类算法 动态预测 仿真

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基于改进谱聚类算法的交通区域划分方法 被引量：8

5

作者 杨迪 蔡怡然 +1 位作者 王鹏 李岩芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2478-2484,共7页

针对传统谱聚类算法在路网划分时承载路网信息较少和聚类中心优化问题,提出一种基于改进谱聚类算法的城市路网划分算法。通过转移概率模拟交通路网动态运行特征,利用马尔可夫链对谱聚类相似图进行重构,增强相似图的健壮性,与遗传算法结... 针对传统谱聚类算法在路网划分时承载路网信息较少和聚类中心优化问题,提出一种基于改进谱聚类算法的城市路网划分算法。通过转移概率模拟交通路网动态运行特征,利用马尔可夫链对谱聚类相似图进行重构,增强相似图的健壮性,与遗传算法结合,通过遗传算法优化初始聚类中心,提高谱聚类全局寻优能力。实验结果表明,改进后的算法比基准算法具有较好的聚类效果,能够有效划分城市路网。 展开更多

关键词 智能交通 交通区域划分 谱聚类 遗传算法 马尔可夫

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空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法 被引量：22

6

作者 霍冠英 刘静 +1 位作者 李庆武 周亮基 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期226-235,共10页

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除... 针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。 展开更多

关键词 侧扫声呐图像分割 空间约束 快速模糊C均值聚类算法 初始分割 马尔可夫随机场

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一种新的预测用户浏览模式的度量方法 被引量：2

7

作者 陈佳 吴军华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期209-212,共4页

在Web环境中,度量用户的浏览模式对Web站点结构的改进是有益的。挖掘和度量Web日志能够识别用户的访问模式模型,Web站点管理者能够应用这些模型研究用户的访问偏爱度,由此改进站点的体系结构以及分析这些改进带来的影响。因此,提出用户... 在Web环境中,度量用户的浏览模式对Web站点结构的改进是有益的。挖掘和度量Web日志能够识别用户的访问模式模型,Web站点管理者能够应用这些模型研究用户的访问偏爱度,由此改进站点的体系结构以及分析这些改进带来的影响。因此,提出用户群偏爱度这样一个新概念,并使用了基于用户群的模糊聚类算法(UGFC),然后根据聚类结果,即具有相似访问习惯的用户群体,度量用户群偏爱度,再基于用户群偏爱度,利用混合阶Markov模型(HOMM)进行预测。实验表明,这种新的度量预测方法(UGFC-HOMM)比传统Markov模型(TMM)预测更准确,并且实验用精确率、覆盖率和运行时间这3个度量评价值对预测性能进行评估。 展开更多

关键词 WEB日志 用户群偏爱度 模糊聚类算法 混合阶markov模型 预测

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基于PCA和HMM的心音自动识别系统 被引量：3

8

作者 王晓燕 曾庆宁 粟秀尹 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期148-151,共4页

针对信号识别率高低由识别模型及特征参数决定的特点,提出融合K均值聚类的多观察序列的Baum-Welch参数重估算法,用于训练隐马尔科夫模型(HMM),通过主分量分析(PCA)对梅尔频率倒谱系数进行变换,并设计与实现一套基于PCA和HMM的心音自动... 针对信号识别率高低由识别模型及特征参数决定的特点,提出融合K均值聚类的多观察序列的Baum-Welch参数重估算法,用于训练隐马尔科夫模型(HMM),通过主分量分析(PCA)对梅尔频率倒谱系数进行变换,并设计与实现一套基于PCA和HMM的心音自动识别系统。实验结果表明,该系统对6类常见心音的平均识别率达到83.3%,性能优于其他心音识别系统。 展开更多

关键词 梅尔频率倒谱系数 主分量分析 隐马尔科夫模型 K均值聚类 Baum-Welch算法 心音识别

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基于情境感知的广播电视群组发现策略 被引量：4

9

作者 陈建 王子磊 奚宏生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期140-145,共6页

为解决广播用户收视兴趣复合性问题,提出一种基于时间情境感知的电视用户群组发现策略。采用张量分解获取节目和收视时间的隐性特征矩阵,利用马尔可夫聚类算法实现对记录的分类,并根据记录分类结果发现用户群组,用户组群以家庭用户为单... 为解决广播用户收视兴趣复合性问题,提出一种基于时间情境感知的电视用户群组发现策略。采用张量分解获取节目和收视时间的隐性特征矩阵,利用马尔可夫聚类算法实现对记录的分类,并根据记录分类结果发现用户群组,用户组群以家庭用户为单位,识别出特定时段具有相似观看兴趣的所有家庭用户,并针对家庭用户群组实现节目推荐功能。实验结果表明,该策略可减小组内用户与群组整体在观看兴趣方面的平均绝对误差,并提高组内成员的观看兴趣相似度。 展开更多

关键词 推荐系统 协同过滤 情境感知 张量分解 马尔可夫聚类算法

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基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类 被引量：1

10

作者 覃俊 肖荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期1086-1089,共4页

对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性,提出利用马尔可夫混合模型,对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型,当用户使用搜... 对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性,提出利用马尔可夫混合模型,对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型,当用户使用搜索引擎时,每个用户以一定的概率属于某一聚类;该用户的行为序列,由对应的马尔可夫模型产生。同时,为了解决参数估计和模型自动选择的问题,将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于该混合模型,提出针对该模型的和谐度函数及自适应梯度算法。仿真实验结果表明,与传统的最大期望(EM)算法相比,基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法能更高效和准确地同时进行参数学习和模型选择。最后,将所提出的聚类方法应用于真实的电子商务搜索引擎点击日志,初步验证了本模型的有效性。 展开更多

关键词 马尔可夫模型 最大期望算法 模型聚类 贝叶斯阴阳机 和谐度函数

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一种改进的图分割算法在用户行为异常检测中的应用 被引量：6

11

作者 杨连群 温晋英 +1 位作者 刘树发 王峰 《信息网络安全》 2016年第6期35-40,共6页

基于模拟随机流的马尔科夫分类算法(Markov Cluster Algorithm,MCL)是一种快速且可扩展的无监督图分割算法,在用户行为异常检测中具有广泛的应用,但时间复杂度为O(N3),不利于处理海量数据。为提高分割质量,同时减少计算时间,文章提出了... 基于模拟随机流的马尔科夫分类算法(Markov Cluster Algorithm,MCL)是一种快速且可扩展的无监督图分割算法,在用户行为异常检测中具有广泛的应用,但时间复杂度为O(N3),不利于处理海量数据。为提高分割质量,同时减少计算时间,文章提出了一种改进的MCL模型。采用调整互信息(Adjusted Mutual Information,AMI)指标,对不同时间的图分割结果的相似度进行比较,判断是否有异常发生。实验表明,相较多层图分割算法(METIS),文章所提出的改进的MCL模型具有以下优点:1)无需事先规定聚类的数目;2)不易被数据中的拓扑噪声所影响;3)适合处理长尾分布的数据;4)在计算时间一定的情况下,能获得质量较高的分割结果 。 展开更多

关键词 图分割 马尔科夫分类算法 异常检测 多层图分割算法

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CASVFMM改进算法及其在景物分析中的应用

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作者 高立群 常兴治 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期932-935,共4页

对图像分割中的CASVFMM算法进行了改进.通过对原有势函数的修正,增加了势函数对像素特征的依赖性,使算法既保持了分割的连续性,又增强了分割收敛的稳定性.由此新算法在对不同类别图像的分割处理中,分割结果与原图像区域对应的一致性有... 对图像分割中的CASVFMM算法进行了改进.通过对原有势函数的修正,增加了势函数对像素特征的依赖性,使算法既保持了分割的连续性,又增强了分割收敛的稳定性.由此新算法在对不同类别图像的分割处理中,分割结果与原图像区域对应的一致性有明显增强.另外,对势函数的结构作了一定的修正,加快了算法的收敛速度,增强了算法收敛时分割结果的合理性.通过在MIT标准图像集上的景物分析仿真实验,对比说明了新算法较之CASVFMM算法改进的有效性,为其他图像分析应用提供了一种有效的分割方法. 展开更多

关键词 markov随机场 图像分割 EM算法 景物分析 聚类分割

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大规模生物网络马尔可夫聚类的并行化算法 被引量：1

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作者 孙佳敏 朱嘉富 +1 位作者 杨伏长 谢江 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期66-71,共6页

马尔可夫聚类算法(MCL)是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法,能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算,因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题,提出了基于消息传递接口(MPI)的并行化马尔可夫... 马尔可夫聚类算法(MCL)是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法,能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算,因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题,提出了基于消息传递接口(MPI)的并行化马尔可夫聚类算法以提高算法的计算性能。首先,生物网络转化成邻接矩阵;然后,根据算法的特性,按照矩阵的规模判断并重新生成新矩阵以处理非平方倍数矩阵的计算;其次,并行计算通过按块分配的方式能够有效地实现任意规模矩阵的运算;最后,循环并行计算直至收敛,得到网络聚类结果。通过模拟网络和真实生物网络数据集的实验结果表明,与全块集体式通信(FCC)并行方法相比,平均并行效率提升了10个百分点以上,因此可以将该优化算法应用在不同类型的大规模生物网络中。 展开更多

关键词 消息传递接口 并行化 马尔可夫聚类 Cannon算法 大规模生物网络

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聚类分析在高保真彩色印刷分色中的应用 被引量：1

14

作者 聂多木 王晓红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第B12期382-384,共3页

研究一种新的基于改进的K均值聚类的高保真彩色印刷分色方法,算法首先将彩色图像通过非线性变换,转换到Lab颜色空间,再利用改进的K均值聚类算法进行色彩学习,最后经过改进的误差分散求取结果。算法优点是利用图像的空间相关信息,使分色... 研究一种新的基于改进的K均值聚类的高保真彩色印刷分色方法,算法首先将彩色图像通过非线性变换,转换到Lab颜色空间,再利用改进的K均值聚类算法进行色彩学习,最后经过改进的误差分散求取结果。算法优点是利用图像的空间相关信息,使分色结果得到局部优化;同时,由于阈值的引入,可以很好地控制分类精度;最后,通过对误差分散算法的改进,同时保证了分色图像色彩的连续性与差异性。 展开更多

关键词 7色印刷 Lab颜色空间 K均值聚类 马尔可夫模型 滤波算法

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隐马尔科夫模型的改进及其在金融预测中的应用 被引量：2

15

作者 徐朱佳 谢锐 +1 位作者 刘嘉 梅玉 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期469-478,共10页

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)在诸多领域都有广泛应用.本文从不同角度对现有的HMM进行改进并应用于金融预测.首先,我们采取固定K-means方法的初始点,使得K-means的聚类结果更加稳定,由此为Baum-Welch算法确定更好的初始迭代值.... 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)在诸多领域都有广泛应用.本文从不同角度对现有的HMM进行改进并应用于金融预测.首先,我们采取固定K-means方法的初始点,使得K-means的聚类结果更加稳定,由此为Baum-Welch算法确定更好的初始迭代值.其次,为更进一步提升预测效果,与已有方法不同,我们将由BaumWelch算法所得到的模型参数值作为Vertibi算法的输入来确定隐状态的最优取值序列,由此重新划分观测向量,进而得到各个隐状态对应的观测向量的集合;基于Vertibi算法的输出结果,我们重新计算不同类观测向量的均值与方差,将新的均值向量和协方差矩阵作为Baum-Welch算法初始迭代值,最终确定HMM最优的模型参数.最后,代替现有方法仅在历史区间中简单寻求相似走势的做法,我们不仅导出了预测值发生的多步条件概率的精细表达式,而且通过极大化该条件概率的值来得到更佳的预测值.基于中国证券市场具体数据的实证结果表明了本文所提出改进HMM的优越性. 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型 K-MEANS聚类 隐状态 模型参数 金融预测

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基于马尔可夫和支持向量回归组合模型的铁路行车事故预测研究 被引量：3

16

作者 邹亚龙 蒋荟 《铁道运输与经济》 北大核心 2017年第9期88-92,共5页

铁路行车事故预测结果,是预防和控制铁路事故发生的重要依据。在阐述马尔可夫及支持向量回归理论及模型的基础上,构建马尔可夫和支持向量回归组合模型,以铁路行车事故数预测为例,分别运用马尔可夫模型、支持向量回归模型,以及马尔可夫... 铁路行车事故预测结果,是预防和控制铁路事故发生的重要依据。在阐述马尔可夫及支持向量回归理论及模型的基础上,构建马尔可夫和支持向量回归组合模型,以铁路行车事故数预测为例,分别运用马尔可夫模型、支持向量回归模型,以及马尔可夫和支持向量回归组合模型预测铁路行车事故数,结合铁路行车事故实际发生数,选用平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差进行验证。结果表明,基于马尔可夫和支持向量回归组合模型预测结果的稳定性得到加强,预测结果可以在一定程度上反映事故发展动态。 展开更多

关键词 支持向量回归 马尔可夫 铁路行车事故 组合预测 聚类算法

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基于GPS轨迹数据的RSU部署方案 被引量：2

17

作者 冯慧芳 吴青文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期276-280,共5页

车载自组网络(VANET)高度动态变化的拓扑结构,使其存在频繁的网络分割。为此,提出一种基于出租车GPS轨迹数据在真实城市环境下的路边单元(RSU)综合部署方案。采用区域连通性的RSU位置部署策略,提高交通分布不均情形下城市VANET的连通性... 车载自组网络(VANET)高度动态变化的拓扑结构,使其存在频繁的网络分割。为此,提出一种基于出租车GPS轨迹数据在真实城市环境下的路边单元(RSU)综合部署方案。采用区域连通性的RSU位置部署策略,提高交通分布不均情形下城市VANET的连通性能,利用基于马尔科夫聚类的热点检测算法确定城市路网中的热点,对其部署RSU,同时兼顾区域连通性和热点区域,设计RSU综合部署方案。以真实出租车GPS轨迹数据为基础进行仿真实验,结果表明该方案可有效提高城市VANET的连通性能。 展开更多

关键词 车载自组织网络 路边单元部署 网络连通性 马尔科夫聚类算法 热点检测

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基于K-means的模糊马尔科夫模型的降水预测 被引量：6

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作者 董亚 杜景林 胡玉杰 《现代电子技术》 2021年第19期85-89,共5页

针对中长期降水预测精度低的问题,基于马尔科夫原理,应用K-means算法对降水序列进行聚类,引入权重和模糊理论,建立K-means的模糊马尔科夫链模型,并对结果进行分析。采用南京地区1951—2014年的降水序列作为样本进行模型训练,对包括南京... 针对中长期降水预测精度低的问题,基于马尔科夫原理,应用K-means算法对降水序列进行聚类,引入权重和模糊理论,建立K-means的模糊马尔科夫链模型,并对结果进行分析。采用南京地区1951—2014年的降水序列作为样本进行模型训练,对包括南京市在内的9个地区的2015—2017年的降水进行预测,结果表明,7个年平均降水量低于1 000 mm的地区中有6个地区的平均误差低于10%,另外27个预测样本中有14个误差低于10%,精度较高,可以将模型应用于降水量低于1 000 mm地区的降水预测,为当地水资源的合理使用提供依据。 展开更多

关键词 降水预测 马尔科夫链 K-MEANS算法 降水序列 聚类 预测模型 模型训练

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基于实际工况的插电式混合动力汽车控制策略优化 被引量：9

19

作者 高建平 任德轩 郗建国 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第5期33-38,44,共7页

为了解决插电式混合动力汽车在实际道路工况行驶下的节油潜力未能充分发挥的问题,在某市选取60辆乘用车,进行了3个月的行驶数据采集。采用中心点划分聚类与马尔科夫随机模型相结合的工况构建法,对采集的行驶数据进行处理,从而构建出符... 为了解决插电式混合动力汽车在实际道路工况行驶下的节油潜力未能充分发挥的问题,在某市选取60辆乘用车,进行了3个月的行驶数据采集。采用中心点划分聚类与马尔科夫随机模型相结合的工况构建法,对采集的行驶数据进行处理,从而构建出符合该城市交通特征的乘用车典型行驶工况。以构建的典型行驶工况为基础,引入ISIGHT优化平台,采用组合优化算法对整车能量管理控制参数进行优化。研究结果表明:控制参数优化后的整车燃油经济性比优化前提高了8.32%,与半实物试验结果的相对误差仅为1.69%,从而验证了优化后控制策略的有效性。 展开更多

关键词 中心点聚类 马尔科夫随机模型 行驶工况 组合优化算法 半实物试验

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基于K-均值聚类算法的汽车行驶工况构建 被引量：2

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作者 王震 宋志尧 《农业装备与车辆工程》 2021年第6期45-49,共5页

基于汽车实际运行载荷数据,对速度时间序列异常数据进行预处理并进行片段划分,构造表征运行片段特征的参数。采用主成分分析方法进行参数降维,通过K-means聚类算法对运行片段进行分类。基于马尔科夫链原理确定工况间的顺序关系,最终结... 基于汽车实际运行载荷数据,对速度时间序列异常数据进行预处理并进行片段划分,构造表征运行片段特征的参数。采用主成分分析方法进行参数降维,通过K-means聚类算法对运行片段进行分类。基于马尔科夫链原理确定工况间的顺序关系,最终结合怠速时间特征与各工况总时间比例确定汽车行驶工况。结果表明,通过特征参数相对误差检验及速度-加速度联合分布概率差异值进行对比,所构建的行驶工况与原始载荷数据特征差异较小,能够体现汽车实际行驶过程中的相应特征,并取得了一定程度的优化效果,具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 主成分分析 聚类算法 马尔科夫链 工况构建

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