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基于短行程特征聚类的移动源排放清单构建方法
被引量：
1
1
作者
李兵兵
康宇
+2 位作者
曹洋
李亚民
许镇义
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第12期1585-1594,共10页
文章基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和K-means聚类的短行程法,构建福州市轻型车的行驶工况。首先对原始数据进行预处理、划分运动学片段并计算其特征参数,运用PCA对划分后片段进行参数降维,再对其进行K-means聚类分...
文章基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和K-means聚类的短行程法,构建福州市轻型车的行驶工况。首先对原始数据进行预处理、划分运动学片段并计算其特征参数,运用PCA对划分后片段进行参数降维,再对其进行K-means聚类分析,形成典型片段库;然后分别根据最小参数偏差法和最大相关系数法挑选片段组成行驶工况,对比后输出最终工况,并对最终行驶工况进行有效性验证;最后利用VT-Micro(Virginia Tech microscopic)模型并结合合成工况,计算单车排放因子,构建2020年福州市机动车排放清单。研究结果可为移动源排放清单构建研究提供参考。
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关键词
行驶工况重构
主成分分析(PCA)
K-MEANS聚类
最小参数偏差法
最大相关系数法
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职称材料
题名
基于短行程特征聚类的移动源排放清单构建方法
被引量：
1
1
作者
李兵兵
康宇
曹洋
李亚民
许镇义
机构
安徽省生态环境监测中心
合肥综合性国家科学中心人工智能研究院
中国科学技术大学自动化系
中国科学技术大学先进技术研究院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第12期1585-1594,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61725304,62033012,62103124)
安徽省科技重大专项资助项目(202003a07020009)。
文摘
文章基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和K-means聚类的短行程法,构建福州市轻型车的行驶工况。首先对原始数据进行预处理、划分运动学片段并计算其特征参数,运用PCA对划分后片段进行参数降维,再对其进行K-means聚类分析,形成典型片段库;然后分别根据最小参数偏差法和最大相关系数法挑选片段组成行驶工况,对比后输出最终工况,并对最终行驶工况进行有效性验证;最后利用VT-Micro(Virginia Tech microscopic)模型并结合合成工况,计算单车排放因子,构建2020年福州市机动车排放清单。研究结果可为移动源排放清单构建研究提供参考。
关键词
行驶工况重构
主成分分析(PCA)
K-MEANS聚类
最小参数偏差法
最大相关系数法
Keywords
driving condition reconstruction
principal component analysis(PCA)
K-means clustering
minimum parameter deviation method
maximum correlation coefficient method
分类号
X734.2 [环境科学与工程—环境工程]
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于短行程特征聚类的移动源排放清单构建方法
李兵兵
康宇
曹洋
李亚民
许镇义
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
1
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