【摘 要】
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汽车是造成机动车交通事故的主要原因,加强汽车管理及时消除汽车安全隐患,是减少交通事故发生率的关键。通过对汽车进行安全技术检验,对预防和减少道路交通事故发挥了积极的
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汽车是造成机动车交通事故的主要原因,加强汽车管理及时消除汽车安全隐患,是减少交通事故发生率的关键。通过对汽车进行安全技术检验,对预防和减少道路交通事故发挥了积极的作用。然而,汽车检测机构数量远远不能满足需求,同时,随着汽车安检机构社会化的推进,汽车检测出现了如检验不规范、擅自降低检验标准、违法违规检测、伪造检验数据等诸多问题。针对汽车检测过程中的不规范检测行为所形成的异常数据,发现汽车检测中的不规范行为,推动检测的规范化,为离线监管提供有力的支持,本文提出一种结合k-means聚类与LOF算法的异常数据检测方法。剔除异常数据集后的数据用于后续统计与数据挖掘分析。基于清洗异常数据后的数据集,本文用回归分析方法分析了车辆制动性能随着使用年限的变化趋势,拟合了车辆的制动性能指标随着使用年限的变化曲线,并比较了不同生产年份、车型的车辆制动性能随车龄的变化规律与趋势。同时,本文用关联规则分析挖掘分析了车辆的制动性能指标与车辆基本特征参数之间的关联关系。
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