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新能源汽車大數據分析與應用技術(第2版智能網聯和新能源汽車戰略性新興領域十四五高等教育系列教材)

  • 作者：編者:王震坡//劉鵬//張照生|責編:王婕//李崇康
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111766599
  • 出版日期：2024/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：236
人民幣：RMB 65 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從新能源汽車數據基礎、大數據應用流程、數據分析方法、數據處理工具、新能源汽車運行大數據統計分析與應用實例、大數據分析在未來交通出行中的應用及發展前景等方面，融合車輛工程、信息工程、電腦技術等多學科知識，理論與實踐相結合，由淺入深，系統地介紹了新能源汽車與大數據融合的發展趨勢、理論基礎與挖掘技術、應用技術與範例。可為從事大數據分析工作的研究人員和相關工作組提供借鑒和參考，對新能源汽車大數據平台構建、數據管理和數據應用有指導意義。
    本書適合新能源汽車相關行業的從業人員，從事相關科研項目或相關專業的教師、學者，以及本科生、研究生閱讀。
作者介紹
編者:王震坡//劉鵬//張照生|責編:王婕//李崇康
目錄
叢書序
前言
第1章  導論
  1.1  大數據基本概念
    1.1.1  大數據的概念
    1.1.2  大數據特徵和數據類型
    1.1.3  大數據與雲計算、人工智慧的關係
  1.2  大數據的發展歷程
    1.2.1  大數據的產生與發展
    1.2.2  大數據的價值
  1.3  新能源汽車大數據及應用
    1.3.1  汽車行業數字化現狀
    1.3.2  新能源汽車數據概述
    1.3.3  新能源汽車大數據應用
  1.4  新能源汽車大數據應用流程
  本章習題
第2章  新能源汽車數據採集與治理
  2.1  數據採集終端
    2.1.1  車載終端設備
    2.1.2  終端功能
    2.1.3  車輛定位
    2.1.4  車輛升級
  2.2  數據採集方法
  2.3  數據通信方式
    2.3.1  無線傳輸技術
    2.3.2  有線通信協議
    2.3.3  數據加密與安全
  2.4  數據預處理
    2.4.1  數據清洗
    2.4.2  數據集成
    2.4.3  數據轉換
    2.4.4  數據規約
  本章習題
第3章  新能源汽車大數據存儲與計算
  3.1  資料庫基礎
    3.1.1  關係資料庫
    3.1.2  時序資料庫
    3.1.3  新型資料庫
  3.2  分散式存儲系統
    3.2.1  分散式存儲運行原理
    3.2.2  典型分散式存儲架構
  3.3  大數據計算
    3.3.1  批量大數據計算
    3.3.2  流式大數據計算
    3.3.3  大規模圖數據計算
  3.4  新能源汽車大數據平台
    3.4.1  平台技術架構
    3.4.2  平台可擴展性
    3.4.3  平台應用服務系統
  本章習題

第4章  數據分析方法
  4.1  數據分析基礎理論
    4.1.1  描述性統計分析
    4.1.2  抽樣與抽樣分佈
    4.1.3  參數估計
    4.1.4  假設檢驗
  4.2  數據關聯分析
    4.2.1  關聯規則定義與說明
    4.2.2  Apriori演算法
    4.2.3  FP-Growth演算法
    4.2.4  Eclat演算法
  4.3  數據分類分析
    4.3.1  分類分析的定義與說明
    4.3.2  支持向量機
    4.3.3  決策樹
    4.3.4  隨機森林
    4.3.5  邏輯回歸
  4.4  數據聚類分析
    4.4.1  聚類分析法定義與說明
    4.4.2  劃分聚類法
    4.4.3  密度聚類法
    4.4.4  層次聚類法
  4.5  數據回歸分析
    4.5.1  回歸分析法定義與說明
    4.5.2  線性回歸
    4.5.3  非線性回歸—人工神經網路
  本章習題
第5章  數據處理工具
  5.1  數據管理工具
    5.1.1  MySQL
    5.1.2  Oracle Database
    5.1.3  Microsoft SQL Server
  5.2  數據可視化工具
    5.2.1  數據可視化工具概述
    5.2.2  數據可視化圖表
  5.3  數據分析工具
    5.3.1  數據分析工具概述
    5.3.2  Python基本操作
  本章習題
第6章  新能源汽車運行大數據應用實例
  6.1  動力電池系統故障分析
    6.1.1  應用背景
    6.1.2  數據準備
    6.1.3  模型構建
    6.1.4  應用案例
    6.1.5  總結
  6.2  動力電池系統安全風險評估
    6.2.1  應用背景
    6.2.2  數據準備
    6.2.3  電池系統安全風險評估模型構建

    6.2.4  應用案例
    6.2.5  總結
  6.3  動力電池系統健康狀態評估
    6.3.1  應用背景
    6.3.2  數據準備
    6.3.3  計算方法
    6.3.4  模型訓練和結果驗證
    6.3.5  總結
  6.4  新能源汽車能耗影響分析特徵
    6.4.1  應用背景
    6.4.2  數據準備
    6.4.3  新能源汽車能耗影響分析模型
    6.4.4  應用案例
    6.4.5  總結
  6.5  新能源汽車行駛工況構建方法
    6.5.1  應用背景
    6.5.2  數據準備
    6.5.3  車輛行駛工況構建模型
    6.5.4  應用案例
    6.5.5  總結
  本章習題
第7章  新能源汽車跨網大數據應用實例
  7.1  充電基礎設施選址規劃應用
    7.1.1  應用背景
    7.1.2  數據準備
    7.1.3  充電規劃模型構建
    7.1.4  應用案例
    7.1.5  總結
  7.2  車輛電動化節能減排分析
    7.2.1  應用背景
    7.2.2  數據準備
    7.2.3  新能源汽車行駛階段碳排放計算模型
    7.2.4  應用案例
    7.2.5  結論
  7.3  新能源汽車關鍵零部件故障診斷
    7.3.1  應用背景
    7.3.2  數據準備
    7.3.3  故障診斷模型建立
    7.3.4  應用案例
    7.3.5  總結
  7.4  新能源汽車動力電池衰退預測應用
    7.4.1  應用背景
    7.4.2  數據準備
    7.4.3  模型構建
    7.4.4  應用案例
    7.4.5  總結
  7.5  新能源汽車群體充電負荷和充電車輛比例評估
    7.5.1  應用背景
    7.5.2  數據準備
    7.5.3  模型構建

    7.5.4  應用案例
    7.5.5  總結
  本章習題
第8章  新能源汽車數據化發展趨勢
  8.1  未來新挑戰
    8.1.1  數據的安全性
    8.1.2  數據的複雜性
    8.1.3  計算的複雜性
    8.1.4  系統的複雜性
  8.2  智能化、網聯化發展趨勢
  8.3  跨網融合發展趨勢
  8.4  大模型融合趨勢
    8.4.1  大模型體系框架
    8.4.2  大模型與新能源汽車
  本章習題
參考文獻

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