摘要
将主成分分析法应用于车辆实际行驶工况开发中的交通特征分析环节。研究表明 ,将众多反映道路交通特征的短行程特征值用主成分分析法压缩成代表原始数据 80 %以上信息的 3个或
Research has been done on the application of PCA to the analysis of traffic feature of the development of vehicle real driving cycle. The result shows that it is quite feasible to compress a large number of short trip eigenvalues reflecting road traffic features into 3 or 4 principal components that represent over 80% of the original data with PCA.
出处
《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
CAS
2004年第4期32-35,共4页
Journal of Wuhan University of Technology：Information & Management Engineering
基金
科技部 8 63资助项目 ( 2 0 0 3A5 0 1993 )
关键词
主成分分析
主成分
贡献率
短行程特征值
PCA
principal component
contribute rate
short trip eigenvalue
