1.一种基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：该方法在汽车行驶过程中，通过车载终端和路侧系统收集车辆相关信息、环境信息和交通信息，并将采集到的信息经车载终端发送至车联网信息服务后台；信息服务后台通过同ID车辆数据纵向分析模型、同类型车辆数据横向分析模型和同特征车辆数据对比分析模型进行节能驾驶分析，最终将节能驾驶建议实时地或者一段行程结束时通过车载终端语音播报和屏幕显示的方式反馈给用户。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述同ID车辆数据纵向分析模型通过车载终端判别和记录驾驶员的急加速、急减速、急转弯行为，对同ID车辆实时数据和历史数据进行对比分析，及时纠正驾驶员的驾驶陋习和不节能行为；

具体分析过程包括：

1)对车辆驾驶人员的驾驶行为进行判别和量化，首先对驾驶员的不节能操作行为分为五类：急加速，急减速，急转弯，急加速+急转弯以及急减速+急转弯；再对五类行为进行分级和量化；

2)对数据进行实时反馈：对驾驶员驾驶行为进行加权量化后，得到每种行为不同级别的权值分数，在驾驶员行驶过程中，当驾驶员的某项行为达到相应程度时，车载终端会向驾驶员发出警示并显示该瞬间油耗量；

3)车载终端统计在一定的有效驾驶时间内用户的上述行为的次数，得到对应的节能行为分，并与历史得分进行比较，了解自己这段时间上述行为是否减少，对于用户的节能行为分的计算，采用的是各类行为的权值累加。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述的对五类行为进行分级和量化包括：对三类基本行为进行分级并附加权值，对于交叉行为的发生，采用的是权值相乘的方法：

2 2 2

当加速度在a m/s到b m/s 范围内属于轻微急加速，等级为L，权值为1；在b m/s 到

2 2

c m/s范围内属于中度急加速，等级为M，权值为2；当加速度大于c m/s 时属于重度急加速，等级为F，权值为3，其中(a

4.根据权利要求1所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述同类型车辆数据横向分析模型通过收集车辆在一段时间上的平均油耗、瞬时油耗信息，利用差异检验的方法分析每种类型的车辆实际耗油量与理论耗油量的差异以及对比分析不同厂商生产的同类型车辆之间的耗油差异状况。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述分析车辆实际耗油量与理论耗油量包括：通过采集车辆多个时间段的油耗数据，求得车辆的平均油耗作为车辆的实际油耗，并与该类型车辆的理论油耗进行差异性分析，使车企了解该车型车辆在投放市场后是否存在实际油耗大幅度超出理论油耗的情况，为车企在以后的车辆油耗理论设计上提供理论和数据支撑，具体包括以下步骤：

1)采集车辆行驶过程中测得的多个时间段的油耗，得到一组数据记为(x1，x2，x3......xn)，则该车辆的实际油耗记为

2)差异检验：

2

①由于同类型车辆的平均油耗数据在理论上是服从正态分布的N(μ，σ)，其中μ为2

期望值，是车企基于大数据计算得到的理论油耗值，σ记为方差；

②做原假设H0：μ＝μ0

③选择检验统计量：

④若 为显著性水平，说明该车辆实际油耗水平与理论油耗有差

异，且差异较大；

3)通过差异检验，车企可以获到两个有用信息：同一类型的车辆之间的实际油耗是否具有较大差异性；实际油耗超出理论油耗的车辆是否较多。

6.根据权利要求4所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述对比分析不同厂商生产的同类型车辆之间的耗油差异状况具体包括：

1)数据采集与分类：按车辆的行驶里程对采集的数据作分类；2)比较不同厂家生产的车辆在不同行驶里程下油耗的差异性。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述同特征车辆数据对比分析模型是通过对一些具有相同特征的用户进行分类，每一类中的任一成员都与最佳驾驶员的油耗进行比较，在对应的节能等级评分系统中，给用户评分排名，最终提供节能驾驶建议。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述同特征车辆数据对比分析具体包括：

1)相同特征的用户分类：相同特征的用户的分类判据包括平均时速、时间段、天气和交通事件、旅程距离、时速60km/h驾驶时间比例、停车率、停车的时间比例、车辆特性，采用PCA算法降维，然后运用k-means算法进行处理；

2)同特征用户节能等级划分及得分排名分析：在用户分类完成之后，对同一类别用户的节能驾驶行为进行分析，运用模糊控制理论，通过对车辆行使过程中的加速度以及加速度变化量的监测来估算节能等级；对用户每次行程中的节能驾驶行为进行打分，并将用户的排名反馈到车载终端；

3)最佳油耗比较和节能驾驶建议反馈：所述最佳油耗比较是将用户的一段行程的油耗量与同条件下行车的用户最佳油耗量进行比较，最佳耗油量的确定是基于该次行程中所有用户的油耗量基础上的，采用的是去除前10％和后10％的用户，取中间80％的用户的油耗平均值；所述节能驾驶建议是根据评分系统以及车辆加速度等相关数据分析得出的一种能有效改善用户节能驾驶行为的策略。

9.根据权利要求8所述的基于大数据的节能驾驶行为分析方法，其特征在于：所述能有效改善用户节能驾驶行为的策略包括：首先是通过与同一条件下行车的最佳驾驶员的油耗进行比较，得出用户油耗是否正常，若油耗正常，则告知用户保持并给予一定虚拟奖励，若用户油耗不正常，则进一步进行平均加速度和加速度变化量分析；对于平均加速度合理的，用户需要调整在驾驶过程中踩油门的力度，以控制加速度的变化量；对于平均加速度不合理、加速度变化量合理的，用户在行驶过程中需要减小油门；对于平均加速度和加速度变化量都不合理的，则用户既要减小油门又要减小踩油门的力度。