车联网研究论文

字数多少文章集体的还有什么要求

毕业论文格式1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

“数据 - 数字时代的石油” “数据是新的石油” 在网络上、媒体上我们经常看到有人这样宣扬。 问题是： 我们能够像提炼石油一样从数据中提炼出价值来吗？ 笔者多年从事汽车及出行领域的信息技术（IT）及产品研发，在这里就车联网数据分析的一些实践做个分享，看看能够从这些数据“石油”中提炼点什么，抛砖引玉。 下面的分析是针对单个车辆的车联网数据进行分析，而不是群体车辆的行为分析。 笔者计划从下面几个方面进行探讨（具体的会根据实际情况和各方面的反馈来调整）：         - 用户出行行为分析         - 用户驾驶行为分析         - 燃油车车辆动态行为分析         - 电动车电池及充放电行为分析         - 能耗分析 本篇分享一下用户出行行为的分析过程。先看看车联网数据到底有多大，各家OEM和后装解决方案的数据采集信号、采集频率都不同，也没有行业统一标准。这里举一个例子，让大家粗略感受一下。         - 假设数据采集频率为1 Hz（所有信号每秒采样1次），家用汽车平均每天使用2个小时（燃油车引擎启动就开始采集数据），一年就采集了365 * 2 * 3600 = 2.628 * 106次。         - 如果每次采集的数据量为10 KB，那么，一辆车一年就产生大约26.3 GB 的数据。         - 一年一百万辆装备有车联网的车将会产生26.3 GB * 106= 26.3 PB。（2018年中国有6家OEM年销量过百万）。         - 丰田、大众、雷诺日产2018年全球销量均超过1000万。假设这几家OEM在未来数年内销量均保持这一水平，并且从今年开始实现100%新车车联网，每辆车平均寿命6年，那么6年后这些OEM存量车联网的车就是6000万，每家OEM每年将新增数据：26.3 GB * 60,000,000 = 1578 PB = 1.578 EB/年. 这么大的数据量，采集、传输、存储，如果以现在的技术和市场价格，成本是十分惊人的。所以，笔者大胆猜测，大多数OEM和物流公司在实际运营中都会降低采样频率，或者减少采样信号，或者以事件驱动，而不是以固定频率采样数据，以节省成本，尽管，技术上没有问题。对上述目标的分析，笔者使用的车联网数据集来自于一辆车联网实验性乘用轿车。数据源本身就是脱敏的，去除了位置信息、用户信息、车辆等静态信息，只有车辆的动态数据。时间跨度为：2017年6月至8月。 采样频率高于1Hz，也就是平均每秒钟采样不止一次。原则上，采样频率越高越好，这样保留了高频信息，可以更加深刻地分析车辆的动态行为。 这几年热得一塌糊涂的无人驾驶，主要传感器的采样频率都不低于10 Hz。为什么采样频率要求这么高呢？比如，在高速公路上以120公里/小时的时速行驶，那么每秒钟行驶的距离是：120000/3600 = 33.3 米/秒。也就是说，在0.1秒的时间里（对应10 Hz），车辆已经行驶了3.33 米，这个距离足以将车辆驶离车道并酿成事故。有了原始车联网数据（通常以CSV文件格式保存），笔者要对它进行预处理，为后续的数据探索、可视化，以及模型分析准备原料。 笔者使用的工具全程都是 R语言。 如何处理？要不忘初心、牢记使命：本部分数据分析的目的是 – 用户出行行为分析 。基于该目的，我们所需要的数据项其实很少，只需要下面三项数据就可以了（是不是太简单了点？是的，就是这么简单。就像，都是小麦，光面条就可以做出很多种，更不要说各种面包，还有数不清的 dumpling了）：         - 时间戳– 每条记录发生的日期和时间         - 里程表         - 引擎转速– 判断车辆状态 如果有明确的、可靠的信号用于判断车辆状态，那么不建议使用“引擎转速”了。笔者认为这完全取决于实际的数据质量和内容。如果各位大神有更好的解决方案，欢迎分享和交流哦。 把其他的数据项暂时摈弃，只保留这三项，现在可以进行下一步了。如果上述数据中，不同信号的采集频率不一样，那么，合并（或者叫融合，信号之间的融合）数据是非常重要的一步。合并可以发生在清洗、整理、聚合中间，或之前、之后的某个时间，具体要根据实际数据的情况来决定，很难一概而论。 首先了解选择的数据集的summary信息，可以快速知道哪些字段有数据缺失，有多少缺失。如果有缺失值，需要分析这些数据对我们的分析目的会有什么影响。如果没有什么影响，就删掉它们。 其次，时间戳是以字符串的形式存储的，包括日期和时间，笔者用的数据集精确到毫秒。这样不利于后续的计算和分析。需要把它转化成便于计算和分析的数据。毫秒的精度对我们分析用户出行行为来说没有意义，所以，由时间戳生成年、月、日、时、分、秒，这样，后续可以按照这些时间尺度进行聚合。 最后，按秒对数据进行聚合。选择的数据集高于1Hz的采样频率，但是实际原始数据往往不会100%严格按照相同的采样频率生成数据，有时1秒内有多条记录，有时会有缺失，看起来不是完全连续的。如果是车速等数据，聚合时采用平均值。里程数据是个累计值，所以取每秒内的最后一个数值，为了计算简单，都用平均值也可以，因为1秒内里程数据很难有大的变化。 经过这些步骤后，数据就规整了很多，可以进行下一步了。将数据分割成一个个单独的驾驶行程，这样可以方便后面的出行行为分析了。 如何判断一个驾驶行程的开始和结束呢？ 对于燃油车，一般来说，发动机启动后，才开始采集车联网数据，所以，没有数据就可以假定为车子是熄火的。这里用的数据就是燃油车的数据。 对于纯电动车（BEV），充电的全过程都会采集数据。 对于插电混动（PHEV）车，判断的依据要更加复杂一些，这个问题以后再讨论。 需要注意的是，真实数据通常不可能是理想的，每一步都要仔细检查，如果有疑问，或者不合理，找出那些引起可疑的数据，仔细分析原因，再根据发现的原因进行调整。这是一个不断试验、不断迭代的过程。 完成技术上的分割后，需要合并、过滤，得到相对合理的“有意义的”驾驶行程，在这个示例中，笔者得到了142次驾驶行程。也就是说，从2017年6月至8月的时间里，开了142次车。 处理完这些之后，我们就可以下锅做菜了，看看能不能做出点有意思的东东来吧。分析的过程通常是由浅入深、由全局到局部。 如果数据足够多，建议先从大的时间尺度开始，比如从年开始，到月、日、小时，再到单个驾驶行程。最后，看看这些驾驶行程之间的关系，行程和各个时间维度之间的关系。一步步深挖。 首先，对整个数据集要有一个总体的认识，这个可以通过统计下面表格中的指标来完成。列出来的指标只是用于示例，具体需要统计哪些值应该根据分析的目的、业务场景、实际的原始数据集等。还是那句话：具体情况，具体分析。 其次，我们看一看该用户每月驾驶（出行）的频次，和旅行的总里程（公里数）。如图1所示，7月份开车的次数和行驶总里程最多，差不多是6月和8月的两倍。 从每月开车的次数来看，7月份开了70次左右，6月份半个月就有接近40次，而8月份仅有34次开车记录。那我们很想知道 8 月份的开车次数为什么减少了那么多呢？ 统计一下每天驾驶的次数，如图2所示。结果有些让人意外，6月份从14日至24日（11天），7月份从10至29日（共18天，中间缺了2天），8月份从5至12日，27至31日（总共13天），其他的日期没有车联网数据。接近一半的日期里没有车联网数据。 是什么原因导致的呢？是那些天用户完全没有开车吗？还是由于某种原因，数据没有传输上来呢？ 回答这个问题并不难。 我们还是从查看原始数据着手，里程表是不断递增的。比对最后一条记录的里程表和第一条记录的里程表数据得知，两者的差值是5646公里。回想前面表格里统计的“总驾驶里程”为2666公里，这说明在那些缺失数据的日期里，车辆仍然驾驶了接近3000 公里。 这也提醒分析人员，如果再对这批数据按月份进行分析，已经失去了意义。 因为这批原始数据来自于一辆车联网实验性的乘用轿车，我们不能要求太高。但是对我们实践我们的研究方法依然有效。再前进一步，从日期的角度看看用户驾驶/出行的特征。如图3所示，共统计了三个指标的分布：         1. 左上– 每天驾驶次数的分布，中值是3次，最多有7次。说明该用户开车比较频繁。         2. 右上– 每天行驶距离的分布，中值是63公里左右，最多一天行驶261公里。         3. 左下和右下两张图– 每天驾驶时长的分布，中值在90分钟处，说明该用户每天大约开车一个半小时。用频率图从另一个角度可以看到驾驶时长的分布特征。在实际工作的时候，分析人员根据实际情况选择该用什么样的图表来更好地展现。现在分析 单次驾驶的行为特征 。先从最简单的统计特征，单次驾驶距离和驾驶时长，入手。如图4所示，         - 该用户开车的距离多数在10公里以内，或者在30-50公里范围内。         - 每次开车多数分布在5-15分钟内，或者在30-60分钟内。 无论是距离还是时间长度都有两个峰值，是不是有某种背后的原因？ 又一次把笔者的胃口吊起来了。下面我们看一看单次驾驶距离的散点图，如图5所示，每一次驾驶的距离在图中表示为一个小圆点，从6月14日开始的第一次驾驶到8月31日记录的第142次驾驶，总共142个点。 根据前面的距离分布图（图4）得到的启示，我们从下图中可以观察到几个特征：         1. 有一个超过200公里的行程，鹤立鸡群。其余的都没有超过100公里的。         2. 在15公里以下有很多点行驶距离十分接近。         3. 在30-50公里也有很多点的行驶距离十分接近。我们似乎找到了前述疑问的答案，但是咱们既然是做数据分析，就要显得更加“科学”和“客观”，让数据来说话，而不是凭肉眼观察和猜测，否则，怎么显示出分析师的“逼格”来呢？ 如何让数据说话呢？ 聚类分析 是个好的工具，尤其是这里只有一个变量，K均值的方法就可以了，简单易行。 一开始，我们并不能确切地知道（假装不知道，这样才能“客观”）该分成几个聚类簇，一个做法是：从K = 1 到n（n 的取值要足够大，以保证最佳簇个数不大于n）都做一次聚类分析，然后比较各个K值下的 Betweens/TSS （簇之间的总平方和 / 总离差平方和），该比值越大，聚类效果越好。一般来说，K值越大，该比值也会越大。极端的情况是，比如，有100个点，分成100个聚类簇，这样当然没有意义。所以这里需要一个主观判断，通常在比值差不多的情况下，应该选择最小的K值作为最佳聚类簇。 在这个例子中，我取n = 10，因为直觉告诉我，最多3或4个聚类簇就够了，在此基础上放宽一到两倍作为n的取值应该足够了。 直觉会告诉我们可能有几个聚类，但是不要完全相信直觉（否则，就不“客观”了），还是应该让数据说话。 这里多啰嗦几句：在做数据分析的时候，直觉很重要，但是笔者建议更多地应该把直觉当成线索、孕育新的想法，就像是侦探破案一样。如果有一些小伙伴一起探索、探讨就更好了，可以时不时地问问：“元芳，你怎么看？”。 好了，把K从1到10循环做聚类分析，将这10个K值对应的Betweens/TSS显示在图上，如图6所示。可以清楚地看到，K = 3 和 K = 4 时，结果非常接近，但是比 K = 2 时显著改善，所以，笔者选定 K = 3 作为最佳聚类簇。按照K = 3做聚类分析，重新绘制图5：单次驾驶的距离– 散点图，同时用不同的颜色区别聚类簇，如图7所示。 从图中，可以清晰地看出簇1（红色）只有一个点，就是那个单次驾驶距离最大的那个点，超过200公里，再一次鲜艳地鹤立鸡群。既然簇1（红色）只有一个点，明显是一个特例，就不再深挖了（真相是挖不下去了）。 下面对簇2和簇3分别作进一步的分析。 对簇2（绿色）的驾驶次数，分别按照一天24小时、星期、单次驾驶距离，和单次驾驶时长，作频率分布图，如图8所示。从图中可以观察到下面几个特点：         1. 大部分驾驶行为发生在下午至晚上，以下午3点至5点最多。         2. 周日至周六都有，但是以周二最少。 又是一个线索，不是吗？ 值得进一步深挖。限于篇幅，就不再赘述了（累了，歇歇吧）。         3. 驾驶距离大部分不超过10公里。         4. 开车时间大部分不超过20分钟。 好像是一个生活比较有规律的人啊。同样，对簇3（蓝色）也做同样的分析，如图9所示，仔细观察这些分布图，可以发现下面几个特点：         1. 驾驶的时间十分有规律，大部分发生在早上10 - 11点，和晚上7 - 9点。         2. 周一至周5特别显著，周日完全没有。         3. 驾驶距离大部分出现在30 - 36公里之间。         4. 开车时间大约在30 - 60分钟之间。 从这些特征不难推测，簇3反映的是工作日上下班的驾驶行为。而家里到公司的距离大约30多公里，单程需要开车30分钟至1小时。交通状况还是不错的哦。 平均来看，上班时间大约早上10点，下班时间晚上8点。是不是和某一类熟悉的人群的特征比较吻合啊？有一种似曾相识的感觉。 结合簇2的特征，工作之余，主要在方圆10公里的范围内活动。簇1告诉我们，3个月内仅有一次远门。哈哈，形象更加丰满啦！ 一不小心又自嗨了，初当程序员时的毛病，这么多年还是没有完全改掉。别忘了，这3个月里还有一半的日子没有数据呢。至此，要演示的用户出行行为的分析告一段落了。笔者用到的数据仅有三项：         - 时间戳         - 里程表         - 引擎转速（仅用于推算车辆状态）。 如果辅之以更多的、“相关的”数据字段，我们可以做更加深入的、多个角度的分析。 在这个过程中，如何提出问题、从数据中发现线索、不放弃任何一个疑点，然后像个侦探一样，一步一步地挖掘。坦率地说，这个感觉真的不错。后续，笔者还会就车联网数据在其他方面的分析，进一步分享，敬请期待！

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