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新能源汽车大数据分析与应用技术PDF

【作 者】王震坡,刘鹏,张照生编著

【丛书名】新能源汽车关键技术研发系列

【形态项】 226

【出版项】 北京:机械工业出版社 , 2018.06

【ISBN号】978-7-111-59638-7

【中图法分类号】U469.7

【原书定价】89.90

【主题词】互联网络-应用-新能源-汽车-研究

【参考文献格式】 王震坡,刘鹏,张照生编著. 新能源汽车大数据分析与应用技术. 北京:机械工业出版社, 2018.06.

本书封面

内容简介

本书内容上涵盖了新能源汽车的车联网技术、大数据应用的业务需求与预处理、大数据分析与基础理论、大数据的采集与处理、运行大数据统计分析与应用实例等内容,详细介绍了车联网车载数据采集、网络通信等实现的方法和应用,对于实现车辆网联技术具有很高的指导性和实用性。

本书目录

*1 章 导论 · 1

1.1 汽车电气化与智能化 · 1

1.1.1 电气化 · 1

1.1.2 智能化 · 2

1.2 信息化的车联网 · 3

1.2.1 车联网技术 · 3

1.2.2 国内外发展历史及现状 7

1.2.3 车联网发展趋势 10

1.3 大数据简介 11

1.3.1 大数据的产生与发展 12

1.3.2 大数据的概念与特征 13

1.3.3 大数据的价值与挑战 15

1.4 车辆大数据与应用 · 18

1.4.1 汽车行业大数据应用 19

1.4.2 新能源汽车大数据应用 · 20

*2 章 新能源汽车车联网技术 23

2.1 新能源汽车与数据采集 · 24

2.1.1 纯电动汽车 24

2.1.2 混合动力电动汽车 · 26

2.1.3 燃料电池电动汽车 · 30

2.2 车辆数据通信技术 · 31

2.2.1 CAN 总线的数据交换原理 32

2.2.2 CAN 总线的特征和分层结构 · 34

2.2.3 CAN 总线在汽车控制系统中的应用 35

2.2.4 FlexRay 总线 35

2.3 车载设备应用 · 36

2.3.1 汽车厂商领域 36

2.3.2 公共交通领域 37

2.3.3 私人交通领域 39

2.4 新能源汽车车联网大数据平台 40

2.4.1 新能源汽车大数据平台的应用背景 · 40

2.4.2 新能源汽车大数据平台的架构 · 42

2.4.3 新能源汽车大数据平台的功能 · 43

2.5 新能源汽车车联网应用实例分析 44

2.5.1 车联网技术在智慧交通方面的应用 · 44

2.5.2 车联网在新能源汽车上的应用 · 46

第3 章 新能源汽车大数据应用流程 · 50

3.1 数据采集 · 50

3.1.1 数据采集方法 50

3.1.2 新能源汽车数据采集 · 51

3.1.3 小结 54

3.2 数据预处理 54

3.2.1 数据预处理目标 · 54

3.2.2 数据预处理方法 · 55

3.2.3 新能源汽车数据预处理 66

3.2.4 小结 68

3.3 数据存储 · 69

3.3.1 数据存储技术路线 69

3.3.2 新能源汽车数据存储 · 70

3.3.3 小结 72

3.4 数据探索与分析 72

3.4.1 数据探索与统计 · 73

3.4.2 数据挖掘与应用 · 75

3.4.3 新能源汽车数据探索与分析 80

3.4.4 小结 82

3.5 数据可视化 83

3.5.1 数据可视化工具 · 84

3.5.2 新能源汽车数据可视化 90

3.5.3 小结 93

新能源汽车

大数据分析与应用技术

VIII

第4 章 数据分析的基础理论 · 94

4.1 相关与回归分析 94

4.1.1 相关分析 · 94

4.1.2 一元线性回归分析 · 99

4.1.3 多元线性回归分析 · 109

4.1.4 非线性回归模型 · 114

4.1.5 小结 117

4.2 聚类方法 117

4.2.1 聚类方法概要 118

4.2.2 K.means 方法 121

4.2.3 层次聚类 · 122

4.2.4 类别数的确定方法 · 125

4.2.5 小结 · 127

4.3 分类方法 · 127

4.3.1 分类方法概要 · 127

4.3.2 K.近邻 · 129

4.3.3 贝叶斯分类 132

4.3.4 分类的评判 135

4.3.5 小结 · 138

4.4 诊断方法 · 139

4.4.1 离群点诊断概要 139

4.4.2 基于统计的离群点诊断 · 140

4.4.3 基于距离的离群点诊断 · 142

4.4.4 基于密度的离群点挖掘 · 144

4.4.5 基于聚类的离群点挖掘 · 145

4.4.6 小结 · 146

4.5 时间序列数据分析与预测 146

4.5.1 时间序列概述 · 146

4.5.2 时间序列的描述分析 148

4.5.3 长期趋势分析 · 151

4.5.4 季节变动分析 · 153

4.5.5 循环变动分析 · 154

4.5.6 时间序列的预测 155

4.5.7 小结 · 157

第5 章 新能源汽车的运行大数据统计分析与应用实例 158

5.1 新能源汽车大数据的应用概述· 158

5.1.1 大数据标准化 · 158

5.1.2 大数据应用领域 159

5.2 新能源汽车技术分析与应用 160

5.2.1 动力电池系统故障分析 · 160

5.2.2 动力电池系统健康状态评估 · 170

5.2.3 动力电池系统梯次利用分析 · 175

5.3 新能源汽车使用行为分析与应用 · 180

5.3.1 驾驶行为分析与应用 180

5.3.2 充电行为分析 · 185

5.3.3 行驶里程分析 · 189

5.4 新能源汽车宏观经济分析与应用 · 195

5.4.1 分时租赁应用 · 195

5.4.2 对城市交通运行的影响分析 · 204

第6 章 大数据分析在未来交通出行中的应用及发展前景 · 213

6.1 未来的交通出行 · 213

6.1.1 未来的汽车出行 213

6.1.2 未来的交通网络 214

6.2 未来交通出行中大数据的分析与应用 · 215

6.2.1 未来汽车行业——以人为本 · 216

6.2.2 未来交通系统——智慧出行网络 · 218

6.2.3 未来社会发展——国计民生 · 220

6.3 未来新挑战 · 222

6.3.1 数据的安全性 · 222

6.3.2 数据的复杂性 · 223

6.3.3 计算的复杂性 · 223

6.3.4 系统的复杂性 · 224

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