一种基于自适应聚类的驾驶工况识别方法

本发明涉及智能化汽车控制领域，尤其涉及一种基于自适应聚类的驾驶工况识别方法。本发明提供的一种基于自适应聚类的驾驶工况识别方法，通过10个特征参数全面表征驾驶工况，结合DBSCAN聚类和BP神经网络，可准确识别高速保持、高速超车、城市拥堵、城市非拥堵、郊区普通工况、郊区上下坡复杂驾驶工况，应用范围广、响应速度快、识别精度高；通过标准化、PCA降维处理，能够减少冗余信息、降低计算复杂度，加快模型训练与识别速度，适用于实时场景驾驶工况识别；采用自适应聚类方法，无需预设类别数量，能灵活应对不同驾驶环境，训练集与测试集合理分配，模型泛化能力好。