洗車指數(shù)研發(fā)方案

1、洗車指數(shù)研發(fā)方案一、洗車指數(shù)研發(fā)背景隨著汽車擁有量的迅猛增加，車主消費意識日益增強(qiáng)，當(dāng)前汽車護(hù)理項目中， 洗車是最平凡而且是最重要的。經(jīng)常洗車可以減少空氣阻力，提高燃油經(jīng)濟(jì)性，延長汽車漆面壽命。而洗車又是車身漆面日常保養(yǎng)的基本工作。內(nèi)飾精洗可創(chuàng)造良好車內(nèi)環(huán)境，保護(hù)健康。洗車指數(shù)是給愛車族提供是否適宜洗車的氣象指數(shù)?？紤]過去12小時和未來24小時內(nèi)有無雨雪天氣，路面是否有積雪和泥水，是否容易使愛車濺上泥水， 是否有沙塵天氣等條件， 給廣大愛車族提供是否適宜洗車的建議。二、理論支持-模糊數(shù)學(xué)1、模糊數(shù)學(xué)定義模糊數(shù)學(xué)是研究和處理模糊性現(xiàn)象的一種數(shù)學(xué)理論和方法。1965年美國控制論學(xué)者L.A.扎德發(fā)表

2、論文模糊集合，標(biāo)志著這門新學(xué)科的誕生。2、模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)是一門新興學(xué)科，它已初步應(yīng)用于模糊控制、模糊識別、模糊聚類分析、模 糊決策、模糊評判、系統(tǒng)理論、信息檢索、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等各個方面。在氣象、結(jié)構(gòu)力學(xué)、 控制、心理學(xué)等方面已有具體的研究成果。然而模糊數(shù)學(xué)最重要的應(yīng)用領(lǐng)域是計算機(jī)職能， 不少人認(rèn)為它與新一代計算機(jī)的研制有密切的聯(lián)系。3、模糊綜合評判綜合評判就是對受到對多個因素制約的事物或?qū)ο笞鞒鲆粋€總的評價，如產(chǎn)品質(zhì)量評定、科技成果鑒定、某種作物種植適應(yīng)性的評價等，都屬于綜合評判問題。由于從多方面對事物進(jìn)行評價難免帶有模糊性和主觀性，采用模糊數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行綜合評價將使結(jié)果盡量客觀， 從

3、而取得更好的實際效果。由于在很多問題上， 我們對事物的評價常常帶有模糊性，因此，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行綜合評價將會取得更好的實際效果。模糊綜合評判的數(shù)學(xué)模型可分為一級模型和多級模型兩類，洗車指數(shù)應(yīng)用一級模型。應(yīng)用一級模型進(jìn)行綜合評判，一般可歸納為以下幾個步驟：1、 建立評判對象的因素集。因素就是對象的各種屬性或性能，在不同場合，也成為參數(shù)指標(biāo)或質(zhì)量指標(biāo)，它們綜合地反映出對象的質(zhì)量，根據(jù)這些因素給對象評價。2、 建立單因素評判。即建立一個從U到F(V)的模糊映射由f可誘導(dǎo)出模糊關(guān)系 R，得到單因素評判矩陣矩陣R中第i行第j列元素表示從某個被評事物對 等級模糊子集的隸屬度。 每一列向量表示的是每一

4、個評價方案。3、確定權(quán)重。由于對 U中各因素有不同的側(cè)重，需要對每個因素賦予不同的權(quán)重，它 可表示為U上的一個模糊子集，并且規(guī)定。4、綜合評判。在 R與A求出之后，則綜合評判為記，它是V上的模糊子集。其中如果評判結(jié)果，應(yīng)將它歸一化，具體做法如下：在模糊綜合評判的上述過程中，建立單因素評判矩陣R和確定權(quán)重分配 A，是兩項關(guān)鍵性的工作，沒有統(tǒng)一的格式可以遵循，一般采用統(tǒng)計實驗或?qū)＜以u分等方法求出。三、洗車指數(shù)模型建立步驟1、建立影響洗車指數(shù)的因素集? ? ?其中，表示過去12小時天氣狀況，表示未來24小時天氣狀況，表示未來24小時氣溫，表示未來24小時風(fēng)力。過去12小時及未來24小時天氣現(xiàn)象分類標(biāo)

5、準(zhǔn)如下：過去12小時天氣狀況未來24小時天氣狀況未來24小時氣溫未來24小時風(fēng)力A1晴、多云、陰、霾、霧、揚(yáng)沙、浮塵B1晴、多云、陰C1 38 以上D13級及以下A2小雨、小雪B2霾、霧C2 30-38 D23-4級A3中雨及以上、中雪及以上B3揚(yáng)沙、浮塵C3 20-29 D34-5級A4沙塵暴B4小雨、小雪C4 10-19 D45級以上B5中雨及以上、中雪C5 0-9 及以上B6 沙塵暴C6 (-7)-(-1)上表中表示過去12小時、未來24小時天氣狀況的分級，未來24小時氣溫以及未來 24小時風(fēng)力，每一個等級可以看作是基本變量的模糊限制標(biāo)記，可以由隸屬函數(shù)來表征， 隸屬函數(shù)把基本變量的每一

6、個值與區(qū)間0,1中的一個數(shù)結(jié)合起來，這個數(shù)就表示了每個值與模糊限制之間的隸屬度。2、建立評判集（洗車指數(shù)等級）其中，表示適宜（保持3天）， 表示較適宜（保持 2-3天），表示較不適宜（保持2天）表示不適宜（保持1天）。3、收集經(jīng)驗數(shù)據(jù)，根據(jù)相關(guān)分析法得出各影響因素與洗車指數(shù)的相關(guān)性各影響因素與洗車指數(shù)的相關(guān)系數(shù)如下表：根據(jù)上表可以看出，未來24小時天氣狀況與洗車指數(shù)的相關(guān)性最強(qiáng)R=0.879，風(fēng)力與洗車指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)R=0.463，未來24小時氣溫與洗車指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為R=-0.578，負(fù)相關(guān)，氣溫越高越不適宜洗車，過去12小時天氣狀況與洗車指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)為R=0.066，過去12小時

7、對洗車指數(shù)的影響很小。4、根據(jù)各因素與洗車指數(shù)的相關(guān)性大小，初步確定各影響因素對等級模糊子集的隸屬度過去12小時天氣狀況不同級別天氣對評判集的隸屬度如下表:過去12小時天氣狀況適宜較適宜較不適宜不適宜A10.40.600A20.30.60.10A300.10.20.7A40.30.60.10未來24小時天氣狀況不同級別對評判集的隸屬度如下表:未來24小時天氣狀況適宜較適宜較不適宜不適宜B10.350.6500B20.30.700B300.10.70.2B4000.30.7B5000.20.8B6000.10.9未來24小時氣溫各級別對評判集隸屬度如下表:未來24小時氣溫適宜較適宜較不適宜不適宜

8、C1 3800.10.70.2C2 30-380.30.50.10.1C3 20-290.40.50.10C4 10-190.40.50.10C5 0-90.30.40.20.1C6 -7-10.20.50.30C7 -8以下000.20.8未來24小時風(fēng)力對評判集隸屬度如下表:未來24小時風(fēng)力適宜較適宜較不適宜不適宜D10.20.60.10.1D20.30.50.10.1D300.10.70.2D4000.80.2過去12小時天氣狀況、未來 24小時不同的天氣狀況、氣溫以及風(fēng)力會得到不同的評 判矩陣R。例如以北京市2015年5月7日是否適宜洗車， 需要看5月6日晚天氣狀況（過 去12小時天氣

9、狀況）、5月7日白天及夜晚天氣狀況（未來 24小時天氣狀況，一般取最 壞天氣）、5月7日全天氣溫（夏天取最高氣溫， 冬天取最低氣溫）、5月7日全天風(fēng)力（一 般取24小時最大風(fēng)力）。根據(jù)氣象服務(wù)-中國網(wǎng)的天氣預(yù)報：北京市 5月6日夜晚為小雨（A2），5月7日全天 天氣為陰（B1 ） ,5月7日氣溫為25 C（ C3）, 5月7日風(fēng)力為微風(fēng)小于 3級（D1 ），則 天氣組合為（A2 , B1 , C3 , D1 ），各影響因素對應(yīng)哪一個級別就取哪一行數(shù)據(jù)。根據(jù)上述 4個表格的數(shù)據(jù)得到矩陣 R如下：5、根據(jù)各影響因素與洗車指數(shù)相關(guān)性的大小，確定各影響因素的權(quán)重權(quán)重A不是一個固定數(shù)列，不同的天氣狀況會

10、選擇不同的權(quán)重，具體如下：默認(rèn)值且且6、綜合評判B=A*R= (b1,b2,b3,b4 )A= (a1,a2,a3,a4 )r 11r 12r 1314R=r 2ir 222324r 3ir 32r 33r 341r 4ir 424344具體米用的是 M (八，)算法，表示先取小，再取大。a2和第一列第二個數(shù)A*R 具體計算步驟：al與R中第一列的第一個數(shù)據(jù)比較，取小,據(jù)比較，取小，a3和第一列第三個數(shù)據(jù)比較，取小，a4和第一列第四個數(shù)據(jù)比較，取小,獲得新的數(shù)據(jù)集 E1= (e11,e12,e13,e14 ),最后在這4個數(shù)據(jù)中取大，得 e1i.al與第二列第一個數(shù)據(jù)比較，取小，a2與第二列第

11、二個數(shù)據(jù)比較，取小，a3與第二列第三個數(shù)據(jù)比較，取小，a4與第二列第四個數(shù)據(jù)比較，取小，獲得數(shù)據(jù)集E2=(e21,e22,e23,e24 ),在這四個數(shù)據(jù)中取最大值，e2i。以此類推，最后獲得一組數(shù)據(jù)B= (e1i,e2i,e3i,e4i ),若,需要歸一化，具體算法如下：得到 =(),分別代表對四個評判等級的隸屬度，哪個值最大，就說明對哪個等級隸屬度最高。7、根據(jù)影響洗車指數(shù) 4個因素的不同級別的劃分可以確定共有672種天氣狀況過去12小時天氣狀況(A1, A2, A3，A4)4個級別未來24小時天氣狀況(B1，B2, B3，B4, B5, B6) 6個級別未來24小時氣溫(C1, C2,

12、C3, C4, C5, C6, C7)7個級別未來24小時風(fēng)力(D1, D2, D3, D4)4個級別在4個影響因素中分別任取一種天氣狀況，可得4*6*7*4=672種天氣狀況。根據(jù)上述6個步驟可以計算出672種天氣狀況對應(yīng)的洗車級別， 從而得到洗車指數(shù)數(shù)據(jù)庫(取部分?jǐn)?shù)據(jù))天氣狀況洗車級 別洗車狀況A1,B1,C1,D12較話宜A1,B1,C1,D22較話宜A1,B1,C1,D33較不話宜A1,B1,C1,D43較不話宜A1,B1,C2,D12較話宜A1,B1,C2,D22較話宜A1,B1,C2,D33較不話宜A1,B1,C2,D43較不話宜A1,B1,C3,D12較適宜A1,B1,C3,D2

13、2:較適宜A1,B1,C3,D33較不適宜A1,B1,C3,D43較不適宜A1,B1,C4,D12較適宜A1,B1,C4,D22較適宜A1,B1,C4,D33較不適宜A1,B1,C4,D43較不適宜A1,B1,C5,D12較適宜A1,B1,C5,D22較適宜四、案例案例：2015年5月7日,北京、福州、鄭州、武漢、葫蘆島、西安、西寧、玉溪、香港、黃 山等城市是否適合洗車呢？1、確定過去12小時天氣狀況、未來 24小時天氣狀況、未來 24小時氣溫、未來 24小時風(fēng) 力。城市過去12小時天氣未來24小時天氣未來24小時氣溫未來24小時風(fēng)力天氣狀況北京小雨A2陰B125 C C3小于3級D1A2,B

14、1,C3,D1福州陣雨A3陣雨B527 C C3小于3級D1A3,B5,C3,D1鄭州多云A1多云B127 C C3小于3級D1A1,B1,C3,D1武漢晴A1小雨B429 C C3小于3級D1A1,B4,C3,D1葫蘆島多云A1多云B121 C C34-5 級 D3A1,B1,C3,D3西安晴A1多云B127 C C3小于3級D1A1,B1,C3,D1西寧小雨A2小雨B414 C C4小于3級D1A2,B4,C4,D1玉溪晴A1晴B130 C C24-5 級 D3A1,B1,C2,D3香港多云A1雷陣雨B530 C C2小于3級D1A1,B5,C3,D1黃山多云A1多云B118 C C44-

15、5 級 D3A1,B1,C4,D32、計算各城市的洗車級別有兩周方法。方法一：將各城市的天氣狀況與數(shù)據(jù)庫中672個數(shù)據(jù)匹配，可以得到洗車指數(shù)， 該方法簡單快捷。2015 年5月7日各城市洗車級別城市1天氣狀況洗車級別洗車狀況北京A2,B1,C3,D12較適宜福州A3,B5,C3,D14不適宜鄭州A1,B1,C3,D12較適宜武漢A1,B4,C3,D14不適宜葫蘆島A1,B1,C3,D33較不適宜西安A1,B1,C3,D12較適宜西寧A2,B4,C4,D14不話宜玉溪A1,B1,C2,D33較不話宜香港A1,B5,C3,D14不話宜黃山A1,B1,C4,D33較不話宜與氣象服務(wù)-中國網(wǎng)的洗車級別

16、完全吻合。方法二：分別計算各城市的綜合評判B城市天氣狀況綜合評判洗車級別洗車狀況北京A2,B1,C3,D1(37.6%,40.9%,10.8%,10.8%)2較話宜福州A3,B5,C3,D1(18.2%,29.1%,18.2%,34.5%)4不話宜鄭州A1,B1,C3,D1(37.6%,40.9%,10.8%,10.8%)2較話宜武漢A1,B4,C3,D1(16.7%,26.7%,25%,31.7%)4不話宜葫蘆島A1,B1,C3,D3(23.1%,23.1%,38.5%,15.4%)3較不話宜西安A1,B1,C3,D1(37.6%,40.9%,10.8%,10.8%)2較話宜:西寧A2,B4,C4,D1(16.7%,26.7%,25%,31.7%)4不話宜玉溪A1,B1,C2,D3(23.1%,23.1%,38.5%,15.4%)3較不話宜香港A1,B5,C3,D1(18.2%,29.1%,18.2%,34.5%)4不話宜 黃山A1,B1,C4,D3(23.1%,23.1%,38.5%,15.4%)3較不話宜以北京為例，具體計算步驟如下：1 、根據(jù)北京天