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학술저널
저자정보
Lin Liu (Chongqing University of Posts and Telecommunications) Nenglong Hu (Chongqing University of Posts and Telecommunications) Zhihu Peng (Chongqing University of Posts and Telecommunications) Shuxian Zhan (Chongqing University of Posts and Telecommunications) Jingting Gao (Chongqing University of Posts and Telecommunications) Hong Wang (Chongqing University of Posts and Telecommunications)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) Journal of Information Processing Systems Vol.20 No.3
발행연도
2024.6
수록면
296 - 306 (11page)
DOI
10.3745/JIPS.04.0310

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Traditional ecological driving (Eco-Driving) evaluations often rely on mathematical models that predominantlyoffer subjective insights, which limits their application in real-world scenarios. This study develops a robust,data-driven Eco-Driving evaluation model by integrating dynamic and distributed multi-source data, includingvehicle performance, road conditions, and the driving environment. The model employs a combinationweighting method alongside K-means clustering to facilitate a nuanced comparative analysis of Eco-Drivingbehaviors across vehicles with identical energy consumption profiles. Extensive data validation confirms thatthe proposed model is capable of assessing Eco-Driving practices across diverse vehicles, roads, and environmentalconditions, thereby ensuring more objective, comprehensive, and equitable results.
#Combination Weighting Method #Data-Driven #Eco-Driving #K-Means Clustering

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