基于降噪自编码器的汽车行驶工况降维分析

简介：
本研究采用降噪自编码器技术对汽车行驶工况数据进行深度学习与降维处理，旨在简化数据分析并提升模型训练效率。 近年来，随着环境治理要求的不断提高，汽车尾气成为主要污染源之一。因此，汽车工业成为了我国重点关注的对象。而汽车行驶工况是衡量汽车性能的重要标准，在业界备受重视。基于此背景，研究通用的反映中国不同地区汽车行驶工况的方法变得尤为迫切。 本段落依据汽车行业参数，提出了一种适用于全国各地区的汽车行驶工况分析方法，并在处理复杂数据时运用了深度学习中的降噪自编码器技术进行降维，取得了良好的实验效果。所用的数据来源于上海市嘉定区的车辆测试结果，在经过本征模态分析、特征提取、动态时间规划和小波分解等多种手段后，成功构建出通用工况图，为其他城市的类似研究提供了参考依据。