【摘 要】
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为解决目前驾驶行为识别算法中驾驶序列分割精度差,主观性强,时间复杂度高等问题,本文基于熵变的思想,提出一种基于滑动最小熵的变点检测算法实现驾驶序列的分割,使用模糊C均
【机 构】
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上汽通用五菱汽车股份有限公司,广西 柳州 545007;武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,湖北 武汉 430070;新能源与智能网联车湖北工程技术研究中心,湖北 武汉 430070;数
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为解决目前驾驶行为识别算法中驾驶序列分割精度差,主观性强,时间复杂度高等问题,本文基于熵变的思想,提出一种基于滑动最小熵的变点检测算法实现驾驶序列的分割,使用模糊C均值聚类(FCM)进行驾驶行为的识别,将驾驶行为分为怠速、低速急加速、高速急减速等14种典型驾驶行为,并对识别出的典型驾驶行为进行能耗分析,量化不同驾驶行为的能耗差异.通过多种算法对比验证,说明本文提出的驾驶行为识别算法误差小,效率高,有效避免了因阈值选择的主观性造成的识别精度差,并降低了算法的时间复杂度;该方法对分析驾驶员的生态驾驶行为,促进节能减排,提高车辆的能耗经济性具有指导意义,并为后续的驾驶行为评价体系的构建提供了可靠的量化参数指标.
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