数据挖掘技术在乘用车排放状态分析中的应用

作者：阮文就; 储江伟; 李洪亮数据挖掘决策树算法乘用车高排放使用年限

摘要：基于ASM5025和ASM2540检测工况的乘用车排放检测数据,应用数据挖掘技术的决策树算法,建立基于使用年限与车辆排放状态的3个不同数据挖掘模型,分析使用年限与乘用车的高排放状态比例的关系。通过数据挖掘结果的对比分析发现,随着使用年限的增加,乘用车的高排放状态比例呈阶段性、阶梯状、递增型分布;在使用年限为0~3 a和3~6 a的使用年限区间,基于ASM5025与ASM2540检测工况的高排放车辆比例相差不大且最低;在使用年限为6~9 a和9~12 a的使用年限阶段,基于ASM5025检测工况的高排放车辆比例是ASM2540检测工况的1.6~1.9倍。此外,随着汽车排放标准的加严,基于ASM5025检测工况和ASM2540检测工况的高排放车辆比例都呈现出显著的阶段性降低的趋势,从国Ⅰ阶段的8%和4.29%逐渐下降为国Ⅳ阶段的0.83%和0.93%。

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