图书介绍
新能源汽车与应用技术PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 王震坡，刘鹏，张照生编著 著
- 出版社： 北京：机械工业出版社
- ISBN：9787111596387
- 出版时间：2018
- 标注页数：226页
- 文件大小：46MB
- 文件页数：239页
- 主题词：互联网络－应用－新能源－汽车－研究
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图书目录
第1章 导论1
1.1 汽车电气化与智能化1
1.1.1 电气化1
1.1.2 智能化2
1.2 信息化的车联网3
1.2.1 车联网技术3
1.2.2 国内外发展历史及现状7
1.2.3 车联网发展趋势10
1.3 大数据简介11
1.3.1 大数据的产生与发展12
1.3.2 大数据的概念与特征13
1.3.3 大数据的价值与挑战15
1.4 车辆大数据与应用18
1.4.1 汽车行业大数据应用19
1.4.2 新能源汽车大数据应用20
第2章 新能源汽车车联网技术23
2.1 新能源汽车与数据采集24
2.1.1 纯电动汽车24
2.1.2 混合动力电动汽车26
2.1.3 燃料电池电动汽车30
2.2 车辆数据通信技术31
2.2.1 CAN总线的数据交换原理32
2.2.2 CAN总线的特征和分层结构34
2.2.3 CAN总线在汽车控制系统中的应用35
2.2.4 FlexRay总线35
2.3 车载设备应用36
2.3.1 汽车厂商领域36
2.3.2 公共交通领域37
2.3.3 私人交通领域39
2.4 新能源汽车车联网大数据平台40
2.4.1 新能源汽车大数据平台的应用背景40
2.4.2 新能源汽车大数据平台的架构42
2.4.3 新能源汽车大数据平台的功能43
2.5 新能源汽车车联网应用实例分析44
2.5.1 车联网技术在智慧交通方面的应用44
2.5.2 车联网在新能源汽车上的应用46
第3章 新能源汽车大数据应用流程50
3.1 数据采集50
3.1.1 数据采集方法50
3.1.2 新能源汽车数据采集51
3.1.3 小结54
3.2 数据预处理54
3.2.1 数据预处理目标54
3.2.2 数据预处理方法55
3.2.3 新能源汽车数据预处理66
3.2.4 小结68
3.3 数据存储69
3.3.1 数据存储技术路线69
3.3.2 新能源汽车数据存储70
3.3.3 小结72
3.4 数据探索与分析72
3.4.1 数据探索与统计73
3.4.2 数据挖掘与应用75
3.4.3 新能源汽车数据探索与分析80
3.4.4 小结82
3.5 数据可视化83
3.5.1 数据可视化工具84
3.5.2 新能源汽车数据可视化90
3.5.3 小结93
第4章 数据分析的基础理论94
4.1 相关与回归分析94
4.1.1 相关分析94
4.1.2 一元线性回归分析99
4.1.3 多元线性回归分析109
4.1.4 非线性回归模型114
4.1.5 小结117
4.2 聚类方法117
4.2.1 聚类方法概要118
4.2.2 K-means方法121
4.2.3 层次聚类122
4.2.4 类别数的确定方法125
4.2.5 小结127
4.3 分类方法127
4.3.1 分类方法概要127
4.3.2 K-近邻129
4.3.3 贝叶斯分类132
4.3.4 分类的评判135
4.3.5 小结138
4.4 诊断方法139
4.4.1 离群点诊断概要139
4.4.2 基于统计的离群点诊断140
4.4.3 基于距离的离群点诊断142
4.4.4 基于密度的离群点挖掘144
4.4.5 基于聚类的离群点挖掘145
4.4.6 小结146
4.5 时间序列数据分析与预测146
4.5.1 时间序列概述146
4.5.2 时间序列的描述分析148
4.5.3 长期趋势分析151
4.5.4 季节变动分析153
4.5.5 循环变动分析154
4.5.6 时间序列的预测155
4.5.7 小结157
第5章 新能源汽车的运行大数据统计分析与应用实例158
5.1 新能源汽车大数据的应用概述158
5.1.1 大数据标准化158
5.1.2 大数据应用领域159
5.2 新能源汽车技术分析与应用160
5.2.1 动力电池系统故障分析160
5.2.2 动力电池系统健康状态评估170
5.2.3 动力电池系统梯次利用分析175
5.3 新能源汽车使用行为分析与应用180
5.3.1 驾驶行为分析与应用180
5.3.2 充电行为分析185
5.3.3 行驶里程分析189
5.4 新能源汽车宏观经济分析与应用195
5.4.1 分时租赁应用195
5.4.2 对城市交通运行的影响分析204
第6章 大数据分析在未来交通出行中的应用及发展前景213
6.1 未来的交通出行213
6.1.1 未来的汽车出行213
6.1.2 未来的交通网络214
6.2 未来交通出行中大数据的分析与应用215
6.2.1 未来汽车行业——以人为本216
6.2.2 未来交通系统——智慧出行网络218
6.2.3 未来社会发展——国计民生220
6.3 未来新挑战222
6.3.1 数据的安全性222
6.3.2 数据的复杂性223
6.3.3 计算的复杂性223
6.3.4 系统的复杂性224
参考文献225