基于聚類算法的車輛數(shù)據(jù)挖掘及可視化研究

宋冬冬，王 楠，田樹耀，劉付勇

(1.河北科技師范學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院，河北 秦皇島 066004；2.秦皇島九然清潔能源科技有限公司，河北 秦皇島 066004)

0 引 言

隨著5G網(wǎng)絡(luò)的滲透作用，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)即將步入新的發(fā)展階段，車聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)典型應(yīng)用領(lǐng)域，將被進(jìn)一步推廣與應(yīng)用。車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)在交通、保險(xiǎn)、消費(fèi)、車企等多領(lǐng)域的融合度會更加深入，巨大商機(jī)蘊(yùn)含其中，同時(shí)也為科學(xué)研究提供了豐富的素材[1]?，F(xiàn)有對車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的研究思路在車況監(jiān)測、駕駛習(xí)慣及外部環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取和分析等方面均有涉及。

文獻(xiàn)[2]搭建了車輛運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，選用傳感器測量方案實(shí)現(xiàn)對車況數(shù)據(jù)的采集與上傳，采集數(shù)據(jù)類型受到傳感器組件限制，無法獲得發(fā)動機(jī)等數(shù)據(jù)，且上位機(jī)算法較為單一，不具備駕駛行為分析等功能。文獻(xiàn)[3]針對營運(yùn)客車搭建了遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對客車制動、油壓等參數(shù)的提取和分析，但上位機(jī)算法未體現(xiàn)對發(fā)動機(jī)狀態(tài)的分析。文獻(xiàn)[4]提出基于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的車輛發(fā)動機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)，結(jié)合小波去噪及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對發(fā)動機(jī)ECU數(shù)據(jù)流進(jìn)行了分析與計(jì)算，提高了發(fā)動機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確率。但針對車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)的解析未做深入介紹。文獻(xiàn)[5]利用車速超限、車速平均值、加速度標(biāo)準(zhǔn)差、減速度平均值四個(gè)特征參數(shù)，對駕駛行為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析。類似文獻(xiàn)還有文獻(xiàn)[6-7]，分別利用k-means和DBSCAN聚類方法，對車輛在不同時(shí)間段、不同環(huán)境的車速、加速度等參數(shù)進(jìn)行了分析，得到了車輛駕駛穩(wěn)定程度評判指標(biāo)及依據(jù)。文獻(xiàn)[8]從交通信號控制系統(tǒng)出發(fā)，介紹了車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在降低交通擁堵、緩解路況方面的優(yōu)勢。文獻(xiàn)[9-11]分別介紹了車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通及車輛行駛監(jiān)控方面的應(yīng)用。此外，還有大量文獻(xiàn)研究基于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的UBI車險(xiǎn)策略[12-14]。文獻(xiàn)[15]提出了基于駕駛行為的UBI車險(xiǎn)數(shù)學(xué)模型，在考慮了索賠次數(shù)因素的影響下，構(gòu)建了有序分類的logistic模型。通過對實(shí)測數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算，可實(shí)現(xiàn)較現(xiàn)行的NCD保險(xiǎn)價(jià)格更為優(yōu)越的車險(xiǎn)定價(jià)。為確定駕駛行為與UBI業(yè)務(wù)的相關(guān)性，提供了理論基礎(chǔ)。

以上相關(guān)研究在車聯(lián)網(wǎng)的局部功能領(lǐng)域具有較好的示范作用，但從應(yīng)用角度，缺乏整體性研究?；谲嚶?lián)網(wǎng)技術(shù)，對整車的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評估及對車輛行駛過程中關(guān)鍵部件的監(jiān)測，不僅可在一定程度上提高安全系數(shù)，而且有助于對車主提出優(yōu)化駕駛的建議，同時(shí)數(shù)據(jù)分析可供后期UBI業(yè)務(wù)拓展。

該文通過對樣本數(shù)據(jù)的前期采集、清洗以及后期利用數(shù)據(jù)挖掘等算法分析，實(shí)現(xiàn)對不同駕駛員在特定路段下車輛工作數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)。同時(shí)，通過構(gòu)建車輛綜合信息管理平臺，實(shí)現(xiàn)對車、人、路況等綜合信息查詢等功能。研究結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 研究結(jié)構(gòu)

1 聚類k-means算法原理

聚類算法屬于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的重要分支，是對復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集的優(yōu)化搜索過程，廣泛應(yīng)用于生物、統(tǒng)計(jì)、社會等學(xué)科。一般可歸為層次法和劃分法。k-means聚類算法屬于典型的劃分聚類方法，基本思想是最小化全部數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)之間的差異度之和。設(shè)定某數(shù)據(jù)集合為S={X1,X2,…,Xn}，n為數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)，某一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)具有m維度參數(shù)，即Xi=(xi1,xi2,…,xim)(i=1,2,…,n)。在n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中，選取k個(gè)集中位置Vi(i=1,2,…,k)為簇中心，使得該數(shù)據(jù)集S中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)距離最近簇中心位置的平方和為最小，即滿足的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)：

(1)

其中，E為全部數(shù)據(jù)點(diǎn)距離簇點(diǎn)中心的偏差平方總和，Vi為簇點(diǎn)Ci的平均值?？臻g距離的求取可采用歐氏法、曼哈頓法和明氏法等，其中歐氏法使用較為普遍。算法基本流程為：

(1)確定k個(gè)分布中心，并隨機(jī)選取對象。k的選取原則依據(jù)各維度的特征值；

(2)計(jì)算k個(gè)中心點(diǎn)至各全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的歐氏距離，將各數(shù)據(jù)點(diǎn)劃歸至距離最近的簇點(diǎn)區(qū)域；

(3)重復(fù)步驟(2)，并更新簇點(diǎn)中心位置；

(4)確定結(jié)果是否收斂，并得到分類結(jié)果，或重復(fù)(2)步驟。

為判斷聚類效果，定義評判聚類效果指標(biāo)為：

SCR=100%*Cn/Sm

(2)

其中，Cn為分類正確的樣本數(shù)，Sm為總樣本數(shù)。

2 車輛行駛數(shù)據(jù)分析過程

基于k-means聚類算法原理，對被測車輛的采集數(shù)據(jù)X1～X20進(jìn)行了整理。每臺車的數(shù)據(jù)維度m=7，包括車速、軌跡、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量、發(fā)動機(jī)扭矩、瞬時(shí)油耗和油門踏板開度，檔位數(shù)據(jù)依據(jù)車速和發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的分布關(guān)系辨識。前期對各維度數(shù)據(jù)進(jìn)行了排序與清洗，去除了相異度較大的奇異點(diǎn)。針對各維度數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析如下：

(1)檔位分布重構(gòu)。操作車輛檔位直接改變車輛的動力傳輸比例，決定了變速箱工況，影響了車速及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，故通過考察車速及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速可以反映檔位信息。被測車輛均為手動檔操作，檔位排列順序?yàn)?-2-3-4-5-R。檔位切換依據(jù)車速及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)判斷，根據(jù)車輛發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)、車速、主減速比和檔位速比之間的數(shù)量關(guān)系，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型為：

(3)

其中，vKPH為車速，Ne為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速，r為車輪半徑，i0為主減速比，ig為檔位速比。通過采樣數(shù)據(jù)可以計(jì)算車輛各檔位的傳動比數(shù)據(jù)。取r=0.315 4 mm，i0一般為3.5～5之間，設(shè)定為4.15。對式(3)分析可知，某固定車輛的車速與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速滿足線性比例關(guān)系。故可通過該式求取檔位速比，即確定檔位信息。

依據(jù)以上分析，匯總?cè)寇囕v發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速及車速數(shù)據(jù)后，建立其間對應(yīng)關(guān)系vKPH=f(Ne)，如圖2所示，為兩變量函數(shù)對應(yīng)關(guān)系。圖中可以較為清晰地辨識數(shù)據(jù)的歸屬區(qū)間，劃分了四條帶狀區(qū)域，分別為A、B、C、D。從直觀角度而言，該數(shù)據(jù)集完全具備聚類算法特性，但因各類分布形狀呈帶狀，采用無監(jiān)督聚類模式計(jì)算或出現(xiàn)不收斂現(xiàn)象。故利用監(jiān)督的k-means聚類方式，通過手動調(diào)節(jié)初始簇心標(biāo)記的位置，可以確保計(jì)算收斂，直至滿足要求。因采集數(shù)據(jù)已經(jīng)具有較高的分類辨識度，故監(jiān)督聚類算法無礙數(shù)據(jù)分析。

圖2 某型號車輛速度與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速關(guān)系

計(jì)算過程先后標(biāo)記了1～8點(diǎn)作為四個(gè)區(qū)域的簇心，分別位于A、B、C、D區(qū)域的端部及近中心位置。每次計(jì)算簇心數(shù)k=4，分別對各區(qū)域的兩個(gè)簇心進(jìn)行了計(jì)算，結(jié)果如標(biāo)記所示?？梢钥闯?，初始簇心與優(yōu)化結(jié)果相差不大。僅D區(qū)域中心位置偏差較大。計(jì)算得到的聚類效果指標(biāo)如表1所示。

表1 車輛速度與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速聚類效果指標(biāo)數(shù)據(jù)

表中迭代次數(shù)和SCR%數(shù)據(jù)斜線前后分別為端部簇點(diǎn)和中部簇點(diǎn)對應(yīng)結(jié)果。可以看出，因D區(qū)數(shù)據(jù)較少且分散性強(qiáng)，迭代計(jì)算次數(shù)偏高，且正確分類樣本數(shù)比例偏低。A區(qū)域數(shù)據(jù)較為集中，計(jì)算次數(shù)及正確樣本比例較高。B和C兩區(qū)域存在交叉區(qū)域，相對計(jì)算誤差較大。

通過對數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析，該四區(qū)域滿足一定的傳動比規(guī)律，反映了車輛行駛的檔位數(shù)據(jù)。結(jié)合式(3)，A、B、C、D區(qū)域依次代表4檔、3檔、2檔和1檔位置。數(shù)據(jù)分析未得到5檔信息，分析原因在于該路段車況較為復(fù)雜，較少使用高速檔位，4檔位速度已經(jīng)達(dá)到要求，故4檔數(shù)據(jù)較為密集。2、3檔位數(shù)據(jù)也反映了該路況的復(fù)雜程度，使用較為頻繁。1檔附近存在較多奇異點(diǎn)，對應(yīng)轉(zhuǎn)速較高，或存在駕駛不當(dāng)?shù)葐栴}。橫坐標(biāo)軸反映了怠速車況，因氣溫低等原因，存在怠速偏高的可能，數(shù)據(jù)分析結(jié)果符合實(shí)際車況。依據(jù)檔位傳動比公式(3)，取r=0.315 4 mm，i0=4.15，取圖2中5～8點(diǎn)計(jì)算得到1～4檔位的傳動比ig分別為：7.1，4.3，2.9，2.0。經(jīng)對比，該計(jì)算數(shù)據(jù)與車輛出廠數(shù)據(jù)存在一定偏差，誤差原因與數(shù)學(xué)模型參數(shù)選取以及聚類算法精度均有關(guān)系，但整個(gè)分析過程是有效的。在區(qū)分檔位區(qū)域的基礎(chǔ)上，對各檔位區(qū)域數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了最小二乘法擬合計(jì)算，得到各檔位區(qū)域的擬合直線。如圖中所示。該直線可定義為滿足式(3)的函數(shù)曲線。

(2)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速分布重構(gòu)。發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速受節(jié)氣門進(jìn)氣量及進(jìn)氣壓力控制，通過考察進(jìn)氣量對發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的影響，可以判斷發(fā)動機(jī)工作狀態(tài)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對機(jī)器性能的評價(jià)。發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速與節(jié)氣門進(jìn)氣量的函數(shù)關(guān)系為Ne=f(VThrottle)，其中VThrottle為節(jié)氣門進(jìn)氣量。通過實(shí)測得到兩變量關(guān)系數(shù)據(jù)，如圖3所示。兩數(shù)據(jù)在發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速為1 000～2 500 r/min、進(jìn)氣量在200～2 500 L/min區(qū)間較為密集。對比圖2，車輛駕駛檔位分布對應(yīng)的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速也位于此區(qū)間，具有較好的一致性。圖中圈出的數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速偏低，疑似異常工作點(diǎn)，考慮因過載或者節(jié)氣門積碳過多所致。

圖3 某型號發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速關(guān)系

因數(shù)據(jù)基本為一整體，無分類傾向，為確定數(shù)據(jù)中心點(diǎn)，設(shè)定k=1。初步選定簇心位于整個(gè)區(qū)域近中心位置，計(jì)算結(jié)果如圖標(biāo)記，結(jié)果偏差較小。對數(shù)據(jù)集合進(jìn)行擬合計(jì)算，得到近似描述發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)和進(jìn)氣量的曲線，可作為分析被測車輛發(fā)動機(jī)工作是否異常的判據(jù)。

(3)進(jìn)氣量分布重構(gòu)。發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量決定于進(jìn)氣門開度大小，而進(jìn)氣門與油門踏板可視為剛性連接，無相對運(yùn)動，即后者的轉(zhuǎn)角決定了前者的開度。故油門踏板的變化決定了發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量的數(shù)值。由文獻(xiàn)[16]可知，發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量與油門踏板開度為非線性正相關(guān)函數(shù)，同時(shí)受到節(jié)氣門前氣體壓力及溫度等多參數(shù)的影響。其數(shù)學(xué)模型為：

(4)

其中，m為節(jié)氣門流量，m1為發(fā)動機(jī)型號常數(shù)，A為節(jié)氣門開度，pi為進(jìn)氣壓力，p0為節(jié)氣門前壓力，T0為節(jié)氣門前溫度。兩數(shù)據(jù)分布如圖4所示。圖中可以得到兩參數(shù)變化呈正相關(guān)性，與數(shù)學(xué)模型公式(4)變化趨勢一致。

圖4 某型號油門踏板開度與發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量關(guān)系

利用非線性擬合工具得到油門踏板開度在30%～60%區(qū)間變化的近似曲線。與式(4)在該區(qū)間變化規(guī)律是一致的。對該區(qū)域數(shù)據(jù)的簇中心計(jì)算結(jié)果如圖中標(biāo)記所示。

(4)瞬時(shí)油耗分布重構(gòu)。發(fā)動機(jī)瞬時(shí)耗油量常用瞬時(shí)燃油經(jīng)濟(jì)性模型評定，受油門踏板開度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速以及兩者變化率決定[17]。數(shù)學(xué)模型為：

(5)

Pe=k2NeTe

(6)

(a)發(fā)動機(jī)瞬時(shí)油耗

利用算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析，通過觀察數(shù)據(jù)分布，在發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速為2 500 r/min位置存在間斷，故設(shè)定初始簇心k=2，計(jì)算結(jié)果如圖中標(biāo)記。兩簇心分別對應(yīng)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速在500～2 500 r/min和2 500～3 500 r/min區(qū)域。由于駕駛員駕駛技能的區(qū)別，導(dǎo)致控制油門踏板開度存在差異，可以在較高的轉(zhuǎn)速下實(shí)現(xiàn)較低的油耗，實(shí)現(xiàn)良好的燃油經(jīng)濟(jì)性，依賴于駕駛員經(jīng)驗(yàn)。

對數(shù)據(jù)擬合曲線如圖標(biāo)記，近似為正比例關(guān)系。圖5(b)為瞬時(shí)油耗與發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量的關(guān)系，兩參數(shù)函數(shù)關(guān)系近似呈線性分布，與文獻(xiàn)[18]中實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相符。利用算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行了簇中心篩選，如圖標(biāo)記所示。該數(shù)據(jù)分布滿足線性擬合要求，易得到擬合曲線。

(5)發(fā)動機(jī)扭矩分布重構(gòu)。發(fā)動機(jī)扭矩與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速及油門踏板開度有關(guān)，即：

(7)

其中，k(i,j)為多項(xiàng)式系數(shù)，其他參數(shù)同上。繪制了發(fā)動機(jī)扭矩百分比和油門踏板開度數(shù)據(jù)，如圖6所示。由圖3可知，進(jìn)氣量與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速呈正相關(guān)性，而油門踏板開度與進(jìn)氣量近似為正比例變化，故式(7)隨油門踏板開度呈增大趨勢。發(fā)動機(jī)扭矩百分比為發(fā)動機(jī)輸出扭矩占最大輸出扭矩的值。因負(fù)荷較大時(shí)，油門踏板開度增大將導(dǎo)致在相同發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速下得到的扭矩會增大，故數(shù)據(jù)分布隨油門開度增大呈上升趨勢。利用非線性最小二乘擬合工具，可得到非線性擬合曲線，如圖標(biāo)記。該曲線可作為兩變量間的近似數(shù)量關(guān)系。對選定的簇點(diǎn)進(jìn)行了算法分析，得到了修正的中心位置。

圖6 某型號發(fā)動機(jī)扭矩百分比與油門踏板開度關(guān)系

通過對采集數(shù)據(jù)的聚類分析，可定位各簇中心點(diǎn)，進(jìn)而獲取車輛的平均工況，確定各工況數(shù)據(jù)與平均數(shù)據(jù)的空間距離，實(shí)現(xiàn)對邊緣數(shù)據(jù)的評價(jià)與判斷。能夠得到車輛工作性能、駕駛員操作習(xí)慣、路況環(huán)境基本信息。通過對以上信息的進(jìn)一步融合，可作為擴(kuò)展車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)功能和完善系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

3 車輛數(shù)據(jù)可視化平臺

為實(shí)現(xiàn)對車輛信息的圖像顯示和監(jiān)測，便于數(shù)據(jù)維護(hù)與信息管理，開發(fā)了基于C#.NET平臺的車輛數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)，其基本結(jié)構(gòu)如圖7所示，包括用戶管理、車輛信息、算法分析等五個(gè)模塊。用戶管理模塊可實(shí)現(xiàn)用戶角色切換及登錄權(quán)限設(shè)定；車輛信息模塊負(fù)責(zé)接收下位機(jī)OBD上傳的車輛及環(huán)境等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(時(shí)間、天氣、路況等)；算法分析模塊可完成數(shù)據(jù)挖掘算法計(jì)算與分析，實(shí)現(xiàn)車輛、環(huán)境及司機(jī)的狀態(tài)分類與評價(jià)，并給出評價(jià)結(jié)果；數(shù)據(jù)管理模塊完成對平臺全部數(shù)據(jù)的存儲與更新，實(shí)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)管理及表單操作；消息管理模塊可對車輛狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)以及駕駛行為建議等提示信息以短信方式下發(fā)至車載終端及用戶手機(jī)APP中，實(shí)現(xiàn)上位機(jī)與下位機(jī)之間的信息互傳。整個(gè)系統(tǒng)為B/S結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)庫采用SQL Server平臺實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理與存儲，管理平臺與OBD終端采用網(wǎng)絡(luò)TCP/IP協(xié)議通訊，可滿足通訊的實(shí)時(shí)性及有效性。

圖7 車輛數(shù)據(jù)可視化平臺整體結(jié)構(gòu)

(1)行車軌跡信息。圖8所示為被測車輛的行車軌跡可視化界面，通過車載終端GPS模塊的實(shí)時(shí)定位，將位置信息上傳至管理平臺，實(shí)現(xiàn)對車輛位置的定位與跟蹤。系統(tǒng)設(shè)置了自定義時(shí)間段內(nèi)的里程/停留和軌跡回放等功能，可查看被測車輛在固定時(shí)間內(nèi)的行駛路徑及停留信息。為防范車輛盜搶提供了有效的數(shù)據(jù)保證。另外該功能也有助于對公交車及營運(yùn)車輛的監(jiān)督與管理部署，便于下達(dá)任務(wù)及實(shí)時(shí)調(diào)度。

圖8 行車軌跡可視化界面

(2)車速及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速信息。平臺對車速及車輛發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速可視化圖形如圖9所示。通過車載終端對車速及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速等信息的實(shí)時(shí)上傳，平臺可以捕獲任意車輛在行駛區(qū)間的車輛控制情況。同時(shí)還可間接分析得到不同時(shí)間各路段交通狀況，該功能亦可服務(wù)于交通管理部門，作為交通治理的重要數(shù)據(jù)?；诎l(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速監(jiān)視界面，可通過聚類等算法得到發(fā)動機(jī)類型及性能，作為車輛工況診斷的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

圖9 車速及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速可視化界面

4 結(jié)束語

研究車聯(lián)網(wǎng)的最根本目的是實(shí)現(xiàn)對車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控，達(dá)到為安全服務(wù)的目的。利用OBD終端采集樣本車輛在特定背景下的行駛數(shù)據(jù)，完成了以下工作：

(1)利用有監(jiān)督的k-means聚類算法，實(shí)現(xiàn)對車輛檔位分布的重構(gòu)，計(jì)算了評價(jià)指標(biāo)和各檔位傳動比，利用最小二乘法得到各檔位區(qū)域的擬合直線，符合理論模型且計(jì)算結(jié)果與實(shí)際參數(shù)基本一致；

(2)對發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速-進(jìn)氣量、進(jìn)氣量-油門踏板開度、瞬時(shí)油耗-發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速/進(jìn)氣量和扭矩百分比-油門踏板開度等關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類算法分析和擬合計(jì)算，確定了各簇?cái)?shù)據(jù)中心，為后續(xù)制定評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)提供了依據(jù)；

(3)開發(fā)了車輛數(shù)據(jù)分析平臺，實(shí)現(xiàn)了車輛參數(shù)的可視化，便于車輛信息的監(jiān)督與查詢，為進(jìn)一步分析駕駛行為及UBI保險(xiǎn)策略提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。