在用汽车排气污染物群体态势及关联性研究

摘要

节约资源和保护环境是我国的基本国策，坚持资源节约、环境友好是现代交通运输业发展的基本要求。汽车排放检测作为汽车检测/维修(I/M)制度的重要组成部分，为汽车污染管理工作提供技术手段和决策依据。应用先进的信息技术和计算机技术实施对在用汽车的排放检测管理，对增强汽车排放检测水平和作用、提高汽车环保检测管理水平、促进汽车排放污染防治管理工作具有重要意义。本文在实现汽车排放污染物检测信息共享的基础上，旨在为在用汽车排放污染控制决策提供理论依据，主要进行了以下几方面的研究工作:
　　一、介绍了在用汽车ASM排放检测系统的组成，对在用汽车检测信息管理系统的总体架构、功能模块进行设计并构建了相应的信息管理系统，对在用汽车排气污染物检测数据进行了统计分析，以及对在用汽车排气污染物检测数据库总体样本进行不合格率统计和均值分析。
　　二、对10万辆在用汽车排气污染物检测数据的群体规律进行了分析，计算了各种检测方法的数据样本数量及所占比例;统计了不同方法检测相同车型超过100辆的大样本数据集合数及分布情况，分析了各种检测方法对应的被检车辆排放状态的不合格数和不合格率;提出了ASM检测数据的分类统计规则，对ASM检测数据进行了群体规律分析;分析了新版排放标准的修订因素，进行了新版标准限值和不合格率的预测。
　　三、将汽车排气污染物检测结果确定为三维空间中的点，以表达车辆排放状态的分布特征;依据基准质量区间分区，绘制了在用汽车排气污染物限值组合立方体，对ASM检测数据的空间分布状态实现了可视化表达;基于数据立方体剖面的切分方法，统计分析了相应断面检测数据的二维空间分布规律。以使用年限为对象和基准质量为参数，对ASM5025和ASM2540检测数据进行了群体分布特征分析，确定了高排放车辆检测数据的群体分布特征;基于数据断面投影的叠加，利用SPSS软件对断面数据分布进行了回归统计分析。
　　四、采用关联规则树法对在用汽车排气污染物检测数据进行数据挖掘分析，以SQLServer2000 Analysis Services为挖掘工具进行检测数据的筛选、构成分析、数据挖掘库建立及数据清理等预处理;选择关联规则树分类参数并构建了关联规则树;基于关联网络结构及数据挖掘要求，分别采用单层单向挖掘方式和多层组合挖掘方式，对在用汽车排气污染物检测数据进行关联性分析。

目录

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外在用机动车环保检测制度及相关研究概况

1．2．1 国外机动车检测制度

1．2．2 我国在用机动车环保检测制度

1．2．3 在用汽车排放检验信息管理研究现状

1．3 国内外数据挖掘技术研究与应用现状

1．3．1 基础研究

1．3．2 算法研究

1．3．3 应用研究

1．4 研究目的及意义

1．5 本文的主要内容

2 在用汽车排气污染物检测信息管理系统构建

2．1 在用汽车排气污染物检测方法

2．1．1 双怠速检测法

2．1．2 简易工况检测法

2．1．3 自由加速烟度检测法

2．2 检测方法的选择及限值确定

2．2．1 检测方法的确定原则

2．2．2 排气污染物的限值标准

2．3 在用汽车排气污染物检测信息管理系统设计

2．3．1 ASM排气污染物检测系统分析

2．3．2 检测信息管理系统的设计

2．3．3 检测信息管理系统的实现

2．3．4 检测信息管理系统的应用

2．4 本章小结

3 在用汽车排气污染物检测数据群体态势分析

3．1 在用汽车排气污染物检测数据类型

3．1．1 按检测方法分类

3．1．2 按检测数据大样本分类

3．2 在用汽车排放状态不合格统计

3．2．1 ASM检测法排放限值规定

3．2．2 检测数据的分类

3．3 ASM检测数据群体态势分析

3．3．1 限值类别群体态势分析

3．3．2 使用年限群体态势分析

3．3．3 基准质量群体态势分析

3．3．4 行驶里程群体态势分析

3．3．5 使用性质群体态势分析

3．3．6 典型品牌群体态势分析

3．4 在用汽车排气污染物检测结果变化态势预测

3．4．1 旧版排放标准修订原因

3．4．2 修订的排放限值及对检测结果的影响

3．4．3 修订标准不合格率预测

3．5 本章小结

4 在用汽车排气污染物检测数据三维分布特征分析

4．1 汽车排放污染物检测数据三维表达方法

4．1．1 检测数据的三维分布

4．1．2 三维数据立方体的生成

4．2 检测数据空间分布规律分析

4．3 在用汽车排气污染物群体分布特征分析

4．3．1 群体分布特征的分析方法

4．3．2 ASM5025工况群体分布特征分析

4．3．3 ASM2540工况群体分布特征分析

4．3．4 高排放车辆检测结果数据的分布特征

4．4 本章小结

5 在用汽车排气污染物检测信息关联性分析

5．1 数据挖掘概述

5．1．1 数据挖掘的功能

5．1．2 数据挖掘步骤

5．1．3 关联数据的挖掘

5．2 关联规则树挖掘法

5．2．1 选择基本要求

5．2．2 关联决策树构建

5．3 在用汽车排气污染物检测数据挖掘

5．3．1 挖掘工具选择

5．3．2 数据挖掘流程

5．3．3 检测数据预处理

5．3．4 基于关联规则树的ASM检测数据挖掘

5．4 数据挖掘结果的关联性分析

5．4．1 单层单向挖掘关联性分析

5．4．2 多层组合挖掘关联性分析

5．5 本章小结

结论

参考文献

附录

攻读学位期间发表的学术论文及科研情况

致谢

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