時油耗樣本數(shù)據(jù)(單位:L/100km)和發(fā)動機轉(zhuǎn)速樣本數(shù)據(jù)(單位:r/ min) O
[0113] S403:獲取汽車在行駛過程中的n個時間點的車速數(shù)據(jù)、瞬時油耗數(shù)據(jù)，W及發(fā)動 機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，W得到車速數(shù)據(jù)序列、瞬時油耗數(shù)據(jù)序列，W及發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列，其中，n 的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0114] 其中，車速數(shù)據(jù)序列中包含汽車在行駛過程中的n個時間點的車速數(shù)據(jù)，瞬時油耗 數(shù)據(jù)序列包含汽車在行駛過程中的n個時間點的瞬時油耗數(shù)據(jù)，發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列包含 汽車在行駛過程中的n個時間點的發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，加速度數(shù)據(jù)序列是利用差分方法從車 速數(shù)據(jù)序列中提取得到。
[0115] n個時間點中的每個時間點對應(yīng)一組車輛當(dāng)前的車速數(shù)據(jù)、瞬時油耗數(shù)據(jù)、發(fā)動機 轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)W及車輛當(dāng)前的加速度數(shù)據(jù)，其中，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0116] 例如，可W由安裝在汽車駕駛室內(nèi)的行車記錄移動終端中的應(yīng)用程序獲取汽車在 行駛過程中的車速數(shù)據(jù)序列、瞬時油耗數(shù)據(jù)序列，W及發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列，并利用差分方 法從車速數(shù)據(jù)序列中提取得到加速度數(shù)據(jù)序列。
[0117] 例如，假設(shè)任意行程段車速數(shù)據(jù)序列F ...瞬時油耗數(shù)據(jù)序列 ^二U，乂，…，乂。]和發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列K = ]，其中，、乂郝康示時刻的 車速數(shù)據(jù)(單位:km/h)、瞬時油耗數(shù)據(jù)(單位:L/100km)和發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)(單位:r/min)，則 其加速度數(shù)據(jù)序列a=[a0，ai，. . .，an](單位:m/s2)，其中，
(單位:s):
i的取值為I~n，n的取值為I~N，N為正整數(shù)，且日日=0。
[0118] S404:根據(jù)差分方法計算汽車在行駛過程中的n個時間點對應(yīng)的加速度數(shù)據(jù)，W得 到加速度數(shù)據(jù)序列，其中，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0119] 例如，加速度數(shù)據(jù)序列為：
[0120] a=[ao,ai, . . . ,an];
[0121] 其中，a的單位為（m/s2) i =,1., 且ao = 0。
[0122] S405:將車速數(shù)據(jù)序列、瞬時油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列，W及加速度數(shù) 據(jù)序列作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計算模型的輸入，計算輸出結(jié)果得到燃油經(jīng)濟性指數(shù)序列。
[0123] 具體地，分別將n個時間點中的每個時間點對應(yīng)的車輛當(dāng)前的車速數(shù)據(jù)、瞬時油耗 數(shù)據(jù)、發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)W及車輛當(dāng)前的加速度數(shù)據(jù)作為基于線性輸出的BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 輸入，計算輸出結(jié)果得到車輛當(dāng)前的燃油經(jīng)濟性指數(shù)。
[0124] 進一步，對n個時間點中的每個時間點對應(yīng)的車輛當(dāng)前的車速數(shù)據(jù)、瞬時油耗數(shù) 據(jù)、發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)W及車輛當(dāng)前的加速度數(shù)據(jù)均做W上計算，獲取n個時間點中的每個時 間點對應(yīng)的燃油經(jīng)濟性指數(shù)，則得到燃油經(jīng)濟性指數(shù)序列，其中，n的取值為1~N，N為正整 數(shù)。
[0125] 例如，將步驟S403~S404中V、a、F和R中的每個時刻的氣、ai、/;,和C,.輸入到回歸計 算模型'順(對，的，村，山，即得到時刻*1的燃油經(jīng)濟性指數(shù)乂^=/托,，％/；,，6,)，從而得到燃 油經(jīng)濟性指數(shù)序列A=[A0，Ai，. . .，An]，其中，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。；
[0126] 通過本步驟，能夠在汽車行駛過程中的多個時間點上進行檢測汽車燃油經(jīng)濟性， 提升汽車燃油經(jīng)濟性的評估效果。
[0127] S406:將燃油經(jīng)濟性指數(shù)序列作為模糊概率映射模型的輸入，計算輸出結(jié)果得到 燃油經(jīng)濟性概率序列。
[0128] 其中，燃油經(jīng)濟性概率越大，表示汽車燃油經(jīng)濟性越好。
[0129] 具體地，分別將n個時間點中的每個時間點對應(yīng)的燃油經(jīng)濟性指數(shù)作為模糊概率 映射模型的輸入，計算輸出結(jié)果得到車輛當(dāng)前的燃油經(jīng)濟性概率，對n個時間點中的每個時 間點對應(yīng)的車輛當(dāng)前的燃油經(jīng)濟性指數(shù)均做該計算，獲取n個時間點中的每個時間點對應(yīng) 的燃油經(jīng)濟性概率，則得到燃油經(jīng)濟性概率序列，其中，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0130] 其中，模糊概率映射模型如下所示：
[0132]其中，P(A)為燃油經(jīng)濟性概率，01和02分別為燃油經(jīng)濟性指數(shù)最小闊值和最大闊值 (本實施例中純二次回歸模型的目1 = 0，目2 = 12)，k的取值為0~n，n的取值為1~N，N為正整 數(shù)。
[0133]例如，對燃油經(jīng)濟性指數(shù)序列A=[A0，、，. . .，An]進行模糊概率映射，從而得到燃 油經(jīng)濟性概率序列P=[P0，Pl，. . .，Pn]，其中，
[0135] 其中，k的取值為0~n，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0136] S407:將燃油經(jīng)濟性概率序列中的每個燃油經(jīng)濟性概率依次與預(yù)設(shè)概率闊值進行 比對，W得到比對結(jié)果。
[0137] 其中，預(yù)設(shè)概率闊值可W由行車記錄移動終端中的應(yīng)用程序的內(nèi)置程序預(yù)先設(shè) 定。
[0138] 具體地，將燃油經(jīng)濟性概率序列中的n個時間點中的每個時間點對應(yīng)的燃油經(jīng)濟 性概率依次與預(yù)設(shè)概率闊值進行比對，W得到n個時間點中的每個時間點對應(yīng)的比對結(jié)果， 其中，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0139] 例如，行車記錄移動終端中的應(yīng)用程序的內(nèi)置程序可W預(yù)先設(shè)定預(yù)設(shè)概率闊值 Pt,掃描燃油經(jīng)濟性概率序列P= [PO，pi，...，pn]，將每個時間點對應(yīng)的燃油經(jīng)濟性概率與 預(yù)設(shè)概率闊值進行比對，W得到比對結(jié)果，其中，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0140] S408:在燃油經(jīng)濟性概率序列中的燃油經(jīng)濟性概率小于預(yù)設(shè)概率闊值時，判定小 于預(yù)設(shè)概率闊值的燃油經(jīng)濟性概率對應(yīng)的汽車行程片段為汽車燃油非經(jīng)濟性過程。
[0141] 例如，行車記錄移動終端中的應(yīng)用程序的內(nèi)置程序可W預(yù)先設(shè)定預(yù)設(shè)概率闊值 Pt,掃描燃油經(jīng)濟性概率序列p=[p日，pi, . . .，Pn]，當(dāng)pk<Pt時化= 0,1，…，n)，則將該行程片 段識別為燃油非經(jīng)濟性過程，并記錄汽車燃油非經(jīng)濟性過程對應(yīng)的汽車行駛數(shù)據(jù)信息，其 中，n的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0142] S409:依次掃描燃油經(jīng)濟性概率序列中的每個燃油經(jīng)濟性概率，W獲取汽車在行 駛過程中的汽車燃油非經(jīng)濟性過程。
[0143] 具體地，根據(jù)步驟S407和步驟S408依次獲取汽車在行駛過程中的汽車燃油非經(jīng)濟 性過程。
[0144] 如圖5所示，圖5a為汽車在行駛過程中的汽車燃油非經(jīng)濟性過程的行程片段示意 圖。
[0145] 其中，圖5a中的刻度方框表示車輛行駛過程的軌跡，橫軸(X)刻度方向表示自西向 東的距離(單位:m)，縱軸(Y)刻度方向表示自南向北的距離(單位:m)，左上方的方框51表示 汽車行駛過程中出現(xiàn)的燃油非經(jīng)濟性駕駛片段，下方的方框52表示整個行程的燃油經(jīng)濟性 綜合評估。
[0146] 圖化表示汽車行駛過程中每個時間點的燃油經(jīng)濟性指數(shù)(0~15)與當(dāng)前時間點里 程(單位:km)的對應(yīng)關(guān)系。
[0147] 圖5c表示汽車行駛過程中每個時間點的速度（單位:km/h)與當(dāng)前時間點里程(單 位:km)的對應(yīng)關(guān)系。
[0148] 可選地，本發(fā)明中的汽車燃油經(jīng)濟性的評估方法可W算法封裝庫的形式嵌入到云 平臺，或者第=方服務(wù)平臺中W中間件方式運行。
[0149] S410:根據(jù)汽車燃油非經(jīng)濟性過程對應(yīng)的汽車行駛數(shù)據(jù)信息對汽車燃油經(jīng)濟性進 行評估。
[0150] 汽車行駛數(shù)據(jù)信息可W包括該汽車燃油非經(jīng)濟性過程的起止時間，行駛地點，最 小車速數(shù)據(jù)，最大車速數(shù)據(jù)，平均車速數(shù)據(jù)，最小發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，最大發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，平 均發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，最小瞬時油耗數(shù)據(jù)，最大瞬時油耗數(shù)據(jù)，平均瞬時油耗數(shù)據(jù)，W及加速 度數(shù)據(jù)。
[0151] 同時，獲取汽車在整個行駛過程中的汽車燃油非經(jīng)濟性過程，W評估汽車在整個 行駛過程中的汽車燃油經(jīng)濟性。
[0152] 通過本步驟，能夠?qū)崿F(xiàn)對汽車行駛過程中的燃油經(jīng)濟性進行綜合評價，提升汽車 燃油經(jīng)濟性的評估效果。
[0153] 本實施例中，通過分別將多個時間點中的每個時間點對應(yīng)的車輛當(dāng)前的車速數(shù) 據(jù)、瞬時油耗數(shù)據(jù)、發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)W及車輛當(dāng)前的加速度數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計算模 型的輸入，能夠在汽車行駛過程中的多個時間點上進行檢測汽車燃油經(jīng)濟性，提升汽車燃 油經(jīng)濟性的評估效果。通過根據(jù)車速數(shù)據(jù)序列、瞬時油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列、 加速度數(shù)據(jù)序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計算模型，W及模糊概率映射模型獲取燃油經(jīng)濟性概率序 列，W對汽車燃油經(jīng)濟性進行評估，能夠有效識別出汽車在行駛過程中的汽車燃油非經(jīng)濟 性過程。通過根據(jù)汽車燃油非經(jīng)濟性過程對應(yīng)的汽車行駛數(shù)據(jù)信息對汽車燃油經(jīng)濟性進行 評估，能夠?qū)崿F(xiàn)對汽車行駛過程中的燃油經(jīng)濟性進行綜合評價，提升汽車燃油經(jīng)濟性的評 估效果。
[0154] 圖6是本發(fā)明另一實施例提出的汽車燃油經(jīng)濟性的評估裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該汽 車燃油經(jīng)濟性的評估裝置60包括建立模塊601，用于建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計算模型;第一獲取 模塊602，用于獲取汽車在行駛過程中的車速數(shù)據(jù)序列、瞬時油耗數(shù)據(jù)序列，W及發(fā)動機轉(zhuǎn) 速數(shù)據(jù)序列，并根據(jù)車速數(shù)據(jù)序列獲取加速度數(shù)據(jù)序列;第二獲取模塊603，用于根據(jù)車速 數(shù)據(jù)序列、瞬時油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動機轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列、加速度數(shù)據(jù)序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計算 模型，W及模糊概率映射模型獲取燃油經(jīng)濟性概率序列；比對模塊604，用于將所述燃油經(jīng) 濟性概率序列中的每個燃油經(jīng)濟性概率依次與預(yù)設(shè)概率闊值進行比對，W得到比對結(jié)果； 評估模塊605，用于根據(jù)所述比對結(jié)果對汽車燃油經(jīng)濟性進行評估。
[0K5]建立模塊601，用于建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計算模型。
[0156] 可選地，所述建立模塊601包括：
[0157] 樣本數(shù)據(jù)獲取子模塊6011，用于獲取車速樣本數(shù)據(jù)、瞬時油耗樣本數(shù)據(jù)，W及發(fā)動 機轉(zhuǎn)速樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述車速樣本數(shù)據(jù)獲取加速度樣本數(shù)據(jù)，其中，所述車速樣本數(shù) 據(jù)、所述瞬時油耗樣本數(shù)據(jù)，W及所述發(fā)動機轉(zhuǎn)速樣本數(shù)據(jù)均帶有燃油經(jīng)濟性指數(shù)。
[0158] 燃油經(jīng)濟性指數(shù)是無量綱數(shù)值，其取值在0~15之間，燃油經(jīng)濟性指數(shù)的值越大， 表示汽車的燃油經(jīng)濟性越好，越經(jīng)濟。
[0159] 本發(fā)明實施例中，根據(jù)采集的車速樣本數(shù)據(jù)、瞬時油耗樣本數(shù)據(jù)，W及發(fā)動機轉(zhuǎn)速 樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的燃油經(jīng)濟性指數(shù)進行實例回歸分析，用于實例回歸分析的車速樣本數(shù)據(jù)的 個數(shù)為2527個，其數(shù)據(jù)形式如圖4所述實施例中表1所示。
[0160] 具體地，可W利用差分方法從車速樣本數(shù)據(jù)序列中提取得到加速度樣本數(shù)據(jù)序 列。
[0161] 建立子模塊6012,用于根據(jù)所述車速樣本數(shù)據(jù)、所述瞬時油耗樣本數(shù)據(jù)、所述發(fā)動 機轉(zhuǎn)速樣本數(shù)據(jù)，W及所述加速度樣本數(shù)據(jù)建立所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計算模型。
[0162] 在本發(fā)明的實施例中，對于適用于云服務(wù)器計算的汽車燃油經(jīng)濟性的評估方法， 為了提高回歸分析模型計算精度，需選擇一個從理論上可W逼近任何函數(shù)的回歸分析模 型，而基于線性輸出的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個很好的選擇，因此，在本發(fā)明的實施例中的神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)回歸計算模型使用基于線性輸出的BP(Back Propagation)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。