中国轻型商用车行驶工况数据　CLTC-C工况数据见表A.2 CLTC-P工况特征参数 中国汽车行驶工况第1部分：轻型汽车CLTC-P工况数据.xls

图1 欧洲NEDC工况图2. 世界WLTC工况二、目标的提出在上述背景下，请根据附件（3个数据文件，每个数据文件为同一辆车在不同时间段内所采集的数据）所提供的某

用马尔科夫算法对行驶工况的车速进行预测，效果很好。

基于LVQ神经网络的汽车行驶工况在线识别方法 ，王跃飞，夏敬保，针对汽车行驶工况在线识别问题，本文选取了6种典型道路工况作为工况识别的初始样本，对每一种典型道路工况进行分块以对识别样本�

中国汽车行驶工况第1部分 轻型汽车CLTC-P工况数据与国标文件

2019年全国研究生数学建模 D题 汽车行驶工况构建

大家也都知道，在做汽车行驶工况构建时需要从大量数据中提取出短行程，然后筛选组成所需工况，本代码便是短行程的提取，因为前期对数据做了一些处理，所以直接对数据进行了提取，这个代码是男朋友和我一起整的，想免费分享给大家，但不知道怎么整，只能这样了，希望可以帮到需要的小伙伴，有什么问题可以在评论区留言大家一起讨论。

2019年中国研究生数学建模竞赛D题 汽车行驶工况构建 一、问题背景 汽车行驶工况（Driving Cycle）又称车辆测试循环，是描述汽车行驶的速度-时间曲线（如图1、2，一般总时间在1800秒以内，但没有限制标准，图1总时间为1180秒，图2总时间为1800秒），体现汽车道路行驶的运动学特征，是汽车行业的一项重要的、共性基础技术，是车辆能耗/排放测试方法和限值标准的基础，也是汽车各项性能指标标定优化时的主要基准。目前，欧、美、日等汽车发达国家，均采用适应于各自的汽车行驶工况标准进行车辆性能标定优化和能耗/排放认证。 本世纪初，我国直接采用欧洲的NEDC行驶工况（如图1）对汽车产品能耗/排放的认证，有效促进了汽车节能减排和技术的发展。近年来，随着汽车保有量的快速增长，我国道路交通状况发生很大变化，政府、企业和民众日渐发现以NEDC工况为基准所优化标定的汽车，实际油耗与法规认证结果偏差越来

CATC中国轻型汽车行驶工况。CATC的全称是 “China Automotive Testing Cycle”（中国汽车测试循环），它借鉴了NEDC、EPA等发达国家的测试标准，但数据采集更细分化，而不像NEDC

为构建符合郑州市交通特征的乘用车典型行驶工况,选取60辆乘用车进行数据采集,将采集的有效行驶数据划分成120 744条运动学片段,采用主成分分析法对构建的特征参数矩阵进行降维、非线性化处理。选取戴维森-堡丁指数来确定最佳聚类数,并通过全局K-means聚类算法将主成分分析得到的4个主成分聚成3类,然后采用相关系数法从各类片段库中选取具有代表性的运动学片段,从而构建出郑州市乘用车典型循环工况(ZZ_DC)。通过与传统K-means聚类算法构建的工况比较,采用全局K-means聚类构建的工况更加准确地反映了郑州市乘用车在实际道路上的行驶状态。将ZZ_DC工况与国内一直采用的乘用车测试工况(NEDC工况)比较,结果表明,ZZ_DC工况与NEDC工况差异显著,因此,有必要开发出适用于郑州市交通特征的乘用车行驶工况。