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SQLServer2000AnalysisServices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。
【作者】邹本存；
【导师】储江伟；
【作者基本信息】东北林业大学，载运工具运用工程，2014，博士
【关键词】在用汽车；排气污染物；群体态势；关联性；数据挖掘；检测数据；

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