基于改进K-means聚类的汽车行驶工况构建方法研究

为提升对实际道路载荷数据典型工况提取的合理性，将采集到的车辆数据进行预处理、运动片段划分、特征参数提取并形成特征参数矩阵，使用主成分分析法对特征参数降维处理，通过孤立森林对降维后的数据进行离群点检测，并采用K-means算法进行聚类分析，根据各工况运行时间所占比例构建汽车行驶工况。结果表明，改进后的K-means聚类算法的Average Silhouette值提升了6.53%，聚类效果明显优化，所构建的汽车行驶工况的相对平均误差为5.09%，验证了该方法的有效性。