[发明专利]一种基于Hadoop的石油运输车辆油耗预测方法

摘要

本发明涉及一种基于Hadoop的石油运输车辆油耗预测方法。包括如下步骤：(1)数据采集；(2)数据存储；(3)油耗影响因素修正系数计算；(4)油耗定额预测计算。本发明方法以石油运输车辆为研究对象，依托大数据分析处理技术，建立相关计算模型，分析计算车辆油耗，不仅为运输企业制定合理的油耗定额提供参考依据，同时，在研究的过程中也可以发现产生高油耗的根源，从而可以采取有效的措施降低油耗，节约成本，节约能源。

主权项

一种基于Hadoop的石油运输车辆油耗预测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一为数据采集，预测油耗的源数据包括路况、温度、海拔、车辆性能、驾驶情况数据，所述路况、温度、海拔数据通过外部系统接入获取，所述车辆性能、驾驶情况数通过车载OBD终端以及传感器终端获取，数据采集还包括车辆GPS位置数据的实时获取；步骤二为数据存储，将温度、海拔、驾驶情况设为静态数据，通过关系型数据库存储；对于实时性的大量GPS位置、路况、车辆性能数据通过基于Hadoop的HBase的分布式数据库存储；步骤三为油耗影响因素修正系数计算，包括车型划分、影响因子基准值确定以及标准油耗定额确定；计算影响因子修正系数；步骤四为油耗定额预测计算，石油运输车辆油耗定额计算模型是：Qs＝Zsz*Lsz+Zsk*LskZsz＝kw*kh*ky*kj*kf*ki*Z0zZsk＝kw*kh*ky*kj*kf*ki*Z0kZ0z=∂n0*Σn=1n0100Qbznkwnkhnkynkjnkfnk1n*Lbzn+1-∂m0*Σm=1m0100Qtzmkwmkhmkymkjmkfmk1m*Ltzm]]>Z0k=∂n0*Σn=1n0100Qbknkwnkhnkynkjnkfnk1n*Lbkn+1-∂m0*Σm=1m0100Qtkmkwmkhmkymkjmkfmk1m*Ltkm]]>其中，Qs－实时运单估算油耗；Zsz－实时运单重载百公里油耗；Zsk－实时运单空载百公里油耗；Lsz－实时运单重载里程；Lsk－实时运单空载里程；Z0z－标准重载每公里油耗；Z0k－标准空载每公里油耗；ki－路况修正系数；kw－温度修正系数；kh－海拔修正系数；ky－车辆性能修正系数；kj－车辆工况修正系数；kf－驾驶情况修正系数；Qb－本车历史油耗[Qb＝Qbz(重载油耗)+Qbk(空载油耗)]；Qt－同重型车历史油耗[Qt＝Qtz(重载油耗)+Qtk(空载油耗)]；Lb－本车历史行驶里程(Lb＝Lbz+Lbk)；Lt－同重型车的历史行驶里程(Lt＝Ltz+Ltk)；n0－本车历史运单数；m0－同重型车的历史运单数；－本车每公里预估油耗在油耗定额中所占的比例；－同重型车每公里预估油耗在油耗定额中所占的比例。