基于聚类算法的车辆数据挖掘及可视化研究.pdf

基于聚类算法的车辆数据挖掘及可视化研究，主要针对如何利用聚类算法处理车辆运行中产生的大数据集，以及如何实现这些数据的有效可视化。这项研究基于车联网技术，目的是为了能够更好地评价车辆及其周边环境的运行状况，从而为驾驶行为分析、构建UBI(Usage-Based Insurance，基于使用情况的保险)业务提供数据支撑。 车联网技术是将车辆作为信息源，借助于无线通信技术，实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与互联网之间的信息交换，使得车辆具有信息网络化和服务智能化的特征。车辆运行工况的数据，例如行驶速度、进气量、瞬时油耗以及发动机转速等，是评价车辆运行状况以及驾驶行为分析的重要依据。这些数据通常由车载OBD（On-Board Diagnostics，车载自动诊断系统）终端采集。 研究者以50辆不同型号的私家车作为研究对象，在特定的路段和时间段内采集车辆的运行数据。为了实现对车辆运行状况的客观评价，研究者利用了k-means聚类算法对这些样本数据进行分布计算。k-means算法是一种应用非常广泛的聚类算法，它的核心思想是将数据集中的N个样本点划分为K个簇，使得每个样本点都属于离其最近的均值（即簇中心）所代表的簇，以此来最小化一个簇内的误差平方和。 经过聚类分析后，通过最小二乘拟合的方式获得发动机各数据间的运行曲线，这些曲线应与理论模型相一致，以确保评价的准确性。最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。在车辆数据挖掘中，最小二乘拟合可以用来发现和描述变量间的关系，从而揭示数据的潜在模式。 此外，研究者还开发了车辆数据信息管理系统平台，经TCP/IP协议获取车载终端GPS数据，实现了行驶轨迹及车况数据的动态显示。这样的信息管理系统能够方便对车辆进行跟踪与查询，对车辆的实时监控以及事后分析都具有重要意义。 这项研究工作为构建驾驶行为分析及UBI保险营销模型提供了理论依据，同时也为车联网的功能完善提供了参考。随着智能交通系统的发展，车辆数据的挖掘与分析正变得越来越重要，对于提升交通安全、节能减排以及提供个性化服务等方面具有潜在的应用价值。 关键词：公路运输、车联网、聚类算法、数据挖掘、数据通信、车况数据。这些关键词概括了文章研究的核心领域和方法，也代表了当前信息技术中的热点问题，是实现智能交通系统和车联网服务不可或缺的技术基础。