基于数据挖掘的汽车制动性能特征研究

摘要

我国汽车检测行业经过二十多年的不懈努力，无论从检测技术、检测设备还是从检测标准等各方面都已经得到了长足的发展。目前，汽车检测行业的研究重点还是主要集中在检测技术和检测设备这两个方面，多年以来积累下的检测数据一直被人们所忽视。另一方面，由于汽车制动性能的重要性，制动性能检测在汽车安全检测中一直是作为检测的重点。本文就是以汽车制动性能检测数据为基础，运用数据挖掘的相关方法，对汽车制动性能的特征进行研究。
　　 本文所使用的制动检测数据来自北京某汽车检测站2007年度的部分原始数据。文中运用回归分析的方法，研究了汽车制动性能评价指标和汽车特征参数之间的变化关系；同时还使用Apriori算法对汽车制动性能各评价指标之间，以及评价指标与特征参数之间的关联性进行了挖掘。通过研究，我们发现了各评价指标的变化规律以及各指标之间的一些有益的关联特性。例如，整车制动率与前轴制动率的关系最为密切，而车辆的制动平衡主要与车辆的新旧程度以及车辆的重量相关。
　　 本文的目的旨在探索出一条对累积的历史检测数据进行有效利用的途径，为汽车的使用、维修、管理等提供有益的帮助。

目录

文摘

英文文摘

第1章 引言

第1节 研究背景

第2节 研究目的

第3节 研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

第4节 主要内容和创新点

第2章 数据挖掘理论基础

第1节 数据挖掘的起源

第2节 数据挖掘的功能

2.2.1 概念描述

2.2.2 关联分析

2.2.3 分类和预测

2.2.4 聚类分析

2.2.5 趋势分析

2.2.6 孤立点分析

2.2.7 偏差分析

第3节 数据挖掘的流程

2.3.1 确定业务对象

2.3.2 数据准备

2.3.3 数据挖掘

2.3.4 结果分析

2.3.5 知识同化

第4节 数据挖掘的常见技术

2.4.1 聚类检测方法

2.4.2 决策树方法

2.4.3 人工神经网络方法

2.4.4 遗传算法

2.4.5 关联分析方法

2.4.6 基于记忆的推理算法

第3章 汽车制动性能评价

第1节 汽车制动性能的评价方法

3.1.1 制动效能

3.1.2 制动抗热衰退性

3.1.3 制动稳定性

第2节 汽车制动性能的评价指标和评价标准

3.2.1 常见评价指标

3.2.2 台试检测评价标准

第4章 汽车制动性能特征研究的关键技术

第1节 回归分析

4.1.1 最小二乘法

4.1.2 回归分析概况

4.1.3 一元线性回归

4.1.4 一元非线性方程

4.1.5 多元线性逐步回归

4.1.6 多元非线性回归

4.1.7 回归结果检验

第2节 关联分析

4.2.1 关联规则挖掘分类

4.2.2 关联规则问题描述

4.2.3 Apriori算法

4.2.4 数量关联规则

第3节 数值属性离散方法研究

4.3.1 属性的离散化

4.3.2 离散化的方法

4.3.3 关于聚类

第5章 汽车制动性能检测数据挖掘实例分析

第1节 数据获取及预处理

5.1.1 数据清洗

5.1.2 数据集成

5.1.3 数据转换

5.1.4 维度消减

第2节 制动性能回归分析

5.2.1 回归模型汇总

5.2.2 回归模型方差分析

5.2.3 回归方程

5.2.4 分析结论

第3节 评价指标、特征参数关联分析

5.3.1 评价指标的离散

5.3.2 特征参数的离散

5.3.3 关联规则算法应用

5.3.4 规则解释与分析

第6章 总结与展望

第1节 总结

第2节 下一步工作方向

参考文献

致谢