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重型车能耗与排放等级预测模型的构建

作  者:
邱金浩;钱枫;王明达;王洁;祝能;胡蝶
单  位:
武汉市武汉科技大学汽车与交通工程学院;中国环境科学研究院
关键词:
车载终端;XGboost算法;K-Means聚类;排放与能耗等级;氮氧化物排放
摘  要:
通过车载终端采集车辆行驶数据,构建重型汽车排放与能耗等级预测模型.对车辆进行短行程划分并计算特征参数,将短行程内的瞬时油耗同其对应的油耗限值的乘积分布分区间统计,将统计结果通过K-Means聚类得到初始等级,以区间分布为输入、初始等级为输出,构建能耗等级评价模型,并通过贝叶斯优化算法进行参数优化.类似地,进行排放等级评价模型构建,并将2个优化后的等级评价模型同另外3种算法的优化模型进行对比验证,结果表明,通过XGBoost_BO构建的模型性能更好.
译  名:
Construction of a prediction model for heavy-duty vehicle energy consumption and emission level

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