基于 SOM 聚类的典型车况和动力匹配分析与决策

摘要：

在残酷的重型卡车市场竞争环境下，如何客观分析用户的动力配置需求，并对其进行最优配置是车企始终追求的目标。基于车速与车辆工况最强相关的观点，首先对车载数据终端所采集的样本数据进行预处理，采用自组织特征映射网络（self－organizing feature map，SOM）聚类分析方法进行速度分布聚类。然后针对不同类型车辆真实数据的聚类结果，总结出各类车型的典型工况。最后结合典型工况与车辆具体配置进行动力匹配分析，从而挖掘出各类车辆的工况需求和动力配置要求。数据化的需求分析为车企在研发、生产、销售等环节消除了歧义，降低了质量投诉以及售后支出，这表明该方案在实践中有着重要的实用价值。

关键词：典型车况、动力匹配分析、自组织特征映射网络

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61302150;中国博士后科学基金2014M562356;陕西省协同创新计划2014XT－03

在线出版日期：2017-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：109-113