基于数据挖掘的汽车制动性能特征研究

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1、摘要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

2、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。关键词：制动性能回归分析关联分析数据挖掘AbstractThetechnical，equipmentandnationalstandardsofth

3、evehicleinspectionhavegrownrapidlyintwodecades．Nowadays，peopleattachmoreimportancetotheresearchofthetechnicalandtheequipment，andthehugeoriginaldataofthevehicleinspectionareignored．Inotherside，brakeinspectionisalwaysregardedasthemostimportantiteminvehiclesafeinspectionbecaus

4、eofitsessentiality．Westudiedthefeatureofautobrakeperformancebysomedataminingmethodsinthispaper．ThemetadataofthispaperisfromsomevehicleinspectionstationinBeijingwhichhadbeengeneratedin2007．Firstwestudiedtherelationsbetweentheevaluatingparametersofthebrakeperformanceandtheatt

5、ributesofthevehiclebytheregressionanalysis．SecondwefoundsomeconnectionsbyusingthetraditionalAprioriarithmeticinAssociationRule．Duringtheprocessofdatamining，wegotsomeimerestingrulesandconnectionsintheparametersandattributes．Suchas，thereisastrongrelationbetweenthebrakeratioof

6、thevehicleandthebrakeratioofthefrontaxle，andthebrakeratioofthevehiclebearsontheageofthevehicle．Theaimofthepaperisthatwecangetausefulmethodwhichmakesuseofthehugeoriginaldatainvehicleinspection．WethjIll【itisbeneficialtothemaintenanceandthemanagementofthevehicle．Keywords：brake

7、performance，regressionanalysis，associationanalysis，datamining目录第l章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1第l节研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l第2节研究目的⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2第3节研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3．1国外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3．2国内研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3第4节主

8、要内容和创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4第2章数据挖掘理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5第l节数据挖掘的起源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯