6 数据 解读数据结构和类型

本文介绍了数据的基本结构,包括静态数据如线路和站点信息,以及动态数据如刷卡记录,并解释了时间戳的概念。同时,文章列举了几种常见的数据类型,如TXT、CSV、JSON和SQL等。

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数据的结构

举个栗子:地铁数据

 

静态数据:线路、站点(不一定有时间戳,更新慢)

动态数据:刷卡记录(必有时间戳,不断产生)

时间戳:从1970年1月1日0时0分0秒到现在所经历的秒数

 

行:记录、观测

列:字段、属性

二维数组、表

 

数据的类型

TXT:纯文本

CSV:逗号分隔值

JSON:键值对

SQL:数据库文件(后续教程再详细介绍)

 

 

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理应用场景,适合用于学术研究工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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