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        基于ArcMap進(jìn)行速度提取生成循環(huán)工況的方法研究

        2020-07-24 08:10:22李浩然郭叢搖崔凱平楊恩華
        時代汽車 2020年10期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理

        李浩然 郭叢搖 崔凱平 楊恩華

        摘 要:現(xiàn)行國際上的一些循環(huán)工況難以滿足具體城市或特定駕駛情況下的要求,很難反映車輛實(shí)際的運(yùn)行狀況,選擇合適的循環(huán)工況對節(jié)能減排有重要意義,于是制定新循環(huán)工況的方法是值得研究的。本文通過成都滴滴車原始運(yùn)行數(shù)據(jù),通過ArcMap軟件先進(jìn)行地圖匹配,采集數(shù)據(jù),得到適合的數(shù)據(jù)樣本集,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和整合,得到其循環(huán)工況。通過誤差分析表明本文建立循環(huán)工況的方法可以真實(shí)的反映實(shí)際的運(yùn)行狀況,得到的循環(huán)工況可以應(yīng)用于其他仿真驗(yàn)證中,且建立循環(huán)工況的方法具有普適性。

        關(guān)鍵詞:ArcMap;循環(huán)工況;數(shù)據(jù)處理

        1 引言

        循環(huán)工況指的是車輛在一些特定的工況下速度與時間的關(guān)系曲線,它是通過大量的調(diào)查和數(shù)據(jù)處理得到的,其可以反映車輛實(shí)際道路運(yùn)行狀況的速度、時間等信息[1]。不同的地區(qū)和工況的實(shí)際運(yùn)行工況是不同的,所以應(yīng)該根據(jù)不同的地域或運(yùn)用場景制定不同的循環(huán)工況。本文以成都滴滴車實(shí)際的交通數(shù)據(jù)為例,介紹了一種用ArcMap軟件采集數(shù)據(jù)建立循環(huán)工況的方法。滴滴車的路線和停車地點(diǎn)不固定,具有一定的特殊性。數(shù)據(jù)處理的方法具有一定的普適性,運(yùn)用軟件采集的數(shù)據(jù)可以預(yù)測速度。循環(huán)工況建立之后,可以應(yīng)用于其它的仿真驗(yàn)證。

        2 介紹

        循環(huán)工況可以反映車輛實(shí)際的運(yùn)行情況,最直觀的信息是車輛速度和時間的信息[2]。這些信息為車輛經(jīng)濟(jì)性能參數(shù)匹配及經(jīng)濟(jì)性測試提供理論依據(jù);可以為汽車控制策略優(yōu)化與開發(fā)等提供理論支撐;可以為某類車輛在特定地區(qū)的排放水平提供檢測依據(jù);可以為汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配設(shè)計提供理論參考[3]。

        本文用ArcMap軟件先進(jìn)行數(shù)據(jù)地圖匹配,然后采集數(shù)據(jù),之后對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合,得到循環(huán)工況,并對其進(jìn)行誤差分析。技術(shù)路線如圖1:

        3 相關(guān)研究

        在文獻(xiàn)[2]中,對西安市的部分城市客車運(yùn)行數(shù)據(jù)短行程劃分,利用主成分分析法和聚類分析法,建立了西安市城市客車瞬態(tài)循環(huán)工況;在文獻(xiàn)[4]中,通過大量能反映公交車市區(qū)行駛特性的數(shù)據(jù),利用多元統(tǒng)計理論的解析方法,建立了城市公交循環(huán)工況;在文獻(xiàn)[5]中,建立了農(nóng)用車循環(huán)工況,為農(nóng)用車試驗(yàn)臺提供數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)支撐。在文獻(xiàn)[6]中,提出了一種構(gòu)建電動汽車城市行駛工況,以西安市為研究對象構(gòu)建了西安市電動汽車城市循環(huán)工況。

        本文以成都市滴滴車數(shù)據(jù)為依據(jù),建立滴滴車的循環(huán)工況,以此來介紹一種用ArcMap軟件采集數(shù)據(jù)建立循環(huán)工況的方法。

        4 建立方法

        4.1 原始數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)預(yù)處理

        本文使用的數(shù)據(jù)是成都滴滴車的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)文件格式是txt,我們用WPS表格打開文件(WPS表格可以顯示100萬行數(shù)據(jù),而Excel只能顯示6萬行數(shù)據(jù),由于我們數(shù)據(jù)龐大,所以選擇WPS表格),對數(shù)據(jù)進(jìn)行分列處理,并添加表頭,然后另存為xlsx數(shù)據(jù)文件。預(yù)處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表1:

        表中的司機(jī)ID和訂單ID已經(jīng)進(jìn)行了不可逆加密。時間戳是從格林威治時間1970年01月01日00時00分00秒起至現(xiàn)在的總秒數(shù),是一種廣泛應(yīng)用的表示時間的方法,可以通過公式轉(zhuǎn)換為北京時間。經(jīng)度和維度是基于WGS1984坐標(biāo)系,數(shù)據(jù)精確到了小數(shù)點(diǎn)后五位。

        4.2 地圖匹配和選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)

        地圖匹配就是將經(jīng)緯度映射到相對應(yīng)的電子地圖中,本文采用ArcMap進(jìn)行匹配和選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)。

        ①添加底圖,選擇中國底圖彩色版;

        ②添加預(yù)處理后的xlsx數(shù)據(jù)文件。由于ArcMap版本問題,有些版本可能無法直接添加xlsx文件,若添加xls文件則會丟失大量數(shù)據(jù)。所以可以在ArcToolbox中的轉(zhuǎn)換工具>Excel>Excel轉(zhuǎn)表,進(jìn)行添加數(shù)據(jù);

        ③更改坐標(biāo)系。右擊列表中的數(shù)據(jù),選擇“顯示XY數(shù)據(jù)”,X字段選擇經(jīng)度,Y字段選擇緯度,點(diǎn)擊“編輯”選擇地理坐標(biāo)系>world>WGS 1984>確認(rèn);

        ④第一次導(dǎo)出數(shù)據(jù),使數(shù)據(jù)可選點(diǎn)。右擊事件,選擇導(dǎo)出,導(dǎo)出格式為Shapefile格式,點(diǎn)擊保存,并確定,開始導(dǎo)出數(shù)據(jù);

        ⑤選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)。選擇的路段包括市中心和郊區(qū),路段長度為10公里。為了方便取點(diǎn),將路段劃分成30段,平均每段330米左右,如下左圖所示。在地圖上按多邊形選擇路段上的點(diǎn),右圖中青色為我們選擇的1號路段的數(shù)據(jù)點(diǎn),打開屬性表,導(dǎo)出選定數(shù)據(jù)為txt格式,導(dǎo)出選定數(shù)據(jù)為txt格式。同理將1-30段路一個月內(nèi)所有工作日的數(shù)據(jù)提取出來,見圖2。

        4.3 數(shù)據(jù)的處理、整合和統(tǒng)計

        第一步數(shù)據(jù)處理。將導(dǎo)出的txt數(shù)據(jù)文件另存為xlsx格式,然后打開xlsx文件,對數(shù)據(jù)進(jìn)行分列處理。然后利用函數(shù)求得時間、距離、速度、加速度、時間差和時段。函數(shù)如下,見表2:

        利用公式求得的數(shù)據(jù)要重新粘貼為數(shù)值,避免刪除異常數(shù)據(jù)時結(jié)果隨之改變。判斷異常的依據(jù)是時間差,正常相鄰兩個樣本點(diǎn)是同一車具有相關(guān)性的數(shù)據(jù),在計算中這些相關(guān)的數(shù)據(jù)不會異常。如果相鄰兩個樣本不是同一車的數(shù)據(jù),那么按照上述函數(shù)計算必定會產(chǎn)生異常數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的時間差是異常大的或者是負(fù)值,那么我們進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,將這些異常數(shù)據(jù)刪掉。第一步數(shù)據(jù)處理的結(jié)果如圖3:

        第二步數(shù)據(jù)整合。我們將1-15段路的全時段數(shù)據(jù)放在同一表格中,將16-30段路的全時段數(shù)據(jù)放在另一個表格中。這樣做的原因僅僅因?yàn)?0段路的數(shù)據(jù)過于龐大,一個上限為100萬行的WPS表格無法儲存。整合后的數(shù)據(jù)為了之后進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計做準(zhǔn)備。

        第三步數(shù)據(jù)統(tǒng)計。利用數(shù)據(jù)透視表對數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計。行標(biāo)簽選為時段,列標(biāo)簽選為路段,值選為平均速度。圖4節(jié)選自生成的透視表中11月22日19點(diǎn)全路段的平均速度信息。本文就以這一時段的數(shù)據(jù)建立循環(huán)工況。

        另一方面,還需要統(tǒng)計這一時段1-30每段路上的車輛,然后篩選出每段都出現(xiàn)的車輛(相對于某一條目標(biāo)路段)。每段都出現(xiàn)同一輛車說明該車沿我們所選路段在行駛,我們選擇該車,數(shù)據(jù)更具連續(xù)性。這樣的車輛其實(shí)不在少數(shù),所以我們需要從中選擇更接近平均速度的車輛,作為這段時間的工況。篩選同一車輛的操作為:目標(biāo)路段選為第一列,其他路段與第一段路對照,則選中第一列和第二列>條件格式>突出顯示單元格規(guī)則>重復(fù)項(xiàng)>確定。篩選結(jié)果如圖5,例如圖中車輛:jupjviyl3zjtbpmy0iporokrtzp8Juu出現(xiàn)在了1-10段路中,說明該車沿著我們所選的1-10號路行駛,可以考慮該車的速度信息作為該段路上的工況。

        所選路段很長,很難找到有一輛車完全按照我們所選路段行駛,所以我們選擇多輛較長沿著所選路段的車輛拼接起來,形成整段路的循環(huán)工況。最終我們建立的循環(huán)工況如圖6所示。長時間速度為0的點(diǎn)可能通過路口,也可能在等在乘客。

        5 誤差分析

        建立循環(huán)工況之后,計算得到循環(huán)工況與同時間段所有車輛的速度平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和加速度平均值,通過對比,平均值誤差為12.29%,標(biāo)準(zhǔn)差的誤差為1.47%,加速度誤差為1.08%。對比結(jié)果如表3所示。

        6 結(jié)論

        本文首先利用ArcMap軟件對成都滴滴車的原始運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和采集,得到合適的數(shù)據(jù)樣本集,然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合,得到循環(huán)工況。誤差分析表明,本文建立循環(huán)工況的方法能真實(shí)反映實(shí)際運(yùn)行情況,得到的循環(huán)工況可應(yīng)用于其它仿真驗(yàn)證,循環(huán)工況的建立方法具有一定的普適性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]蔡鳳田.汽車節(jié)能與環(huán)保實(shí)用技術(shù)[M].北京:人民交通出版社,1999.

        [2]陳全世等. 先進(jìn)電動電動汽車技術(shù)[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2013.

        [3]劉鵬.西安市XX線路公交行駛工況構(gòu)建及混合動力公交動力系統(tǒng)參數(shù)匹配研究[D].長安大學(xué),2017.

        [4]吳其偉,呂林,鎖國濤.城市公交車發(fā)動機(jī)循環(huán)工況的試驗(yàn)研究與建立[J].內(nèi)燃機(jī)工程,2006(03):73-76.

        [5]秦云,王麗佳.農(nóng)用車發(fā)動機(jī)排放特性分析及循環(huán)工況建立[J].農(nóng)機(jī)化研究,2020,42(10):264-268.

        [6]葉毅銘,張大禹,衛(wèi)龍龍,魏洪貴.純電動汽車城市循環(huán)工況構(gòu)建方法研究[J].汽車實(shí)用技術(shù),2019(23):8-11+14.

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