I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   3 ,  J u n e   201 9 ,   p p .   1 7 8 0 ~ 1 7 8 7   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 3 . p p 1 7 8 0 - 178 7          1780       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Driv ing  cycle dev elo p m en t  for  K ua la  Tereng g a nu  cit y   using   k - m ea ns  m e thod       I.   N.   Anid a ,  A. R.   Sa lis a   S c h o o l  o f   Oc e a n   En g in e e rin g ,   U n iv e rsiti   M a la y sia   T e re n g g a n u ,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   3 0 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   No v   2 7 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Dec   1 5 ,   2 0 1 8       Driv in g   c y c le  p la y s  a   v it a l  ro le  in   th e   p ro d u c ti o n   a n d   e v a l u a ti n g   th e   p e rf o r m a n c e   o f   th e   v e h icle .   Driv in g   c y c le  is   a   re p re se n tativ e   s p e e d - ti m e   p ro f il e   o f   d riv in g   b e h a v io r  o f   sp e c if ic  re g io n   o r  c it y .   M a n y   c o u n tri e s  h a s   d e v e lo p e d   t h e ir  o w n   d riv in g   c y c l e   su c h   a s  Un it e d   S tate   o f   A m e ri c a ,   Un it e d   Kin g d o m ,   In d ia,  C h in a ,   Ire lan d ,   S l o v e n ia,  S in g a p o re ,   a n d   m a n y   m o re .   T h e   o b jec t iv e s  o f   th is  p a p e r  a re   t o   c h a ra c teriz e   a n d   d e v e lo p   d riv in g   c y c le  o f  Ku a la  T e re n g g a n u   c it y   a t  8 . 0 0   a . m .   a lo n g   f iv e   d iffere n t  ro u tes   u si n g   k - m e a n s   m e th o d ,   t o   a n a ly z e   f u e l  ra te  a n d   e m issio n s  u sin g   th e   d riv in g   c y c le   d e v e lo p e d   a n d   to   c o m p a re   th e   f u e l  ra te  a n d   e m issio n s  w it h   c o n v e n ti o n a l  e n g in e   v e h icle s,  p a ra ll e l  p lu g - in   h y b rid   e lec tri c   v e h icle ,   se ries   p lu g - in   h y b rid   e lec tri c   v e h icle   a n d   sin g le  sp li t - m o d e   p lu g - in   h y b rid   e lec tri c   v e h icle .   T h e   m e th o d o lo g y   in v o lv e s  th re e   m a jo r  ste p s  w h ich   a re   ro u te  se lec ti o n ,   d a ta   c o ll e c ti o n   u sin g   o n - ro a d   m e a su re m e n t  m e th o d   a n d   d riv i n g   c y c l e   d e v e lo p m e n t  u sin g   k - m e a n s   m e th o d .   M a tri x   L a b o ra to r y   so f t wa re   (M AT LAB)  h a s  b e e n   u se d   a s  t h e   c o m p u ter  p ro g ra m   p latf o r m   i n   o r d e r  to   p ro d u c e   th e   b e st  d riv in g   c y c le  a n d   V e h icle   S y ste m   S i m u la ti o n   T o o l   De v e lo p m e n t  (A U T O NO M IE)   so f twa re   h a s  b e e n   u se d   to   a n a ly z e   f u e l  ra t e   a n d   g a s  e m issio n .   Ba se d   o n   th e   f in d in g s,  it   c a n   b e   c o n c l u d e d   th a t,   Ro u te  C  a n d   si n g le  sp il t - m o d e   P HE V   p o w e rtr a in   u se d   a n d   e m it   lea st  a m o u n t  o f   f u e l  a n d   e m issio n s .   K ey w o r d s :   Dr iv i n g   c y cle   Fu el  r ate   Gas e m i s s io n s   K - m ea n s   P HE V   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   A . R .   Salis a,     Dep ar t m en t o f   E lectr ical  an d   C o m p u ter   E n g in ee r i n g ,   Sch o o l o f   Oce an   E n g in ee r i n g ,   Un i v er s iti   Ma la y s ia  T er en g g a n u ,   2 1 0 3 0   Ku ala  T er en g g an u ,   T er en g g a n u ,   Ma la y s ia.   E m ail: sa lis a @ u m t.e d u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  w o r ld   to d a y   is   e x p er ien c in g   t h e  alar m i n g   le v el  o f   p o ll u tio n ,   esp ec iall y   air   p o llu tio n   m ad e  b y   ex h a u s t  e m i s s io n   f r o m   t h e  v eh icles.  Dep ar t m en t  o f   Stati s tics   Ma la y s ia  h a s   r ep o r ted   th at  in   2 0 1 6 ,   m o to r   v eh ic les  h a v e  co n tr ib u ted   t h e  m aj o r   s o u r ce s   o f   a ir   p o llu tio n   w h ic h   i s   7 0 %.   H y b r id   v eh ic le  i s   t h e  m o s t   p r o m i s in g   v eh ic le  to   r ed u ce   t h e  f u el  co n s u m p tio n   an d   e x h au s t  g as  e m i s s io n   [ 1 ] .   T h er e  ar e  a  f e w   t y p e s   o f   h y b r id   v e h icle   s u ch   as  h y b r i d   elec tr ic  v e h icle  ( HE V) ,   b at ter y   elec tr ic  v e h icle  ( B E V) ,   f u ll  elec tr ic   v e h icle   ( E V)   an d   p lu g - i n   h y b r id   v e h i cle  ( P HE V) .   Ma in   f o c u s   o f   t h is   p ap er   is   P HE V.   P HE V  is   a   r ec h ar g ea b le  HE V   th at  ar e  eq u ip p ed   w it h   ch ar g i n g   co n n ec to r ,   t y p icall y   i n - b o ar d   ch ar g er   [ 2 ] .   Ho w ev er ,   f o r   p io n ee r in g   v eh icle  e m is s io n   m o d els an d   p o w er tr a in   in p u t,  th e  d e v elo p m e n t o f   d r iv in g   c y cle  is   i m p o r tan t [ 3 ] .   Veh icle   d r iv i n g   c y cle   is   a  s er ies  o f   p o in t   f o r   s p ee d   o f   v eh i cle  v er s u s   ti m e  w h ic h   is   m ai n l y   u s ed   to   ev a lu a te  t h e  p er f o r m a n ce   o f   ei th er   th e   v e h icle  o r   en g i n e.   Mo s t o f   t h e  r esear c h es o n   d r iv i n g   c y cle  ar e  b ased   o n   co n d itio n   o f   v e h icle  in   a  s p ec if ic  lo ca tio n   s u ch   as  U n ited   S tates  FT P 7 5 ,   E u r o p ea n   E C E 1 5 ,   J ap an   1 0 1 1 5   an d   o th er s .   T h ese  d r iv i n g   c y c le  ar e  w id el y   ap p l ied   f o r   ev al u atin g   t h e  p er f o r m a n ce   o f   th e   v eh icle  e m is s io n ,   f u e l  co n s u m p tio n ,   tr af f ic  co n d itio n   an d   also   f o r   d esig n i n g ,   d ev elo p m e n t  a n d   m o d elin g   t h e  n e w   v eh i c le   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Dri vin g   cy cle  d ev elo p men t fo r   K u a la   Ter en g g a n u   city   u s in g   k - mea n s   meth o d   ( I . N .   A n id a )   1781   esp ec iall y   h y b r id   v e h icle  [ 4 ] ,   [ 5 ] .   Ho w ev er ,   a  d r iv i n g   c y c le  th at  is   r ep r esen tin g   K u ala   T e r en g g a n u   cit y ,   ca p ital c it y   o f   T er en g g an u ,   h a s   n o t b ee n   estab li s h ed   y et.     T h r ee   m aj o r   s tep s   to   co n s tr u ct  a  d r iv in g   c y cle  ar e  r o u t e  s elec tio n ,   d ata  co llectio n   an d   c y cle  co n s tr u ct io n .   T h er e  ar e   v ar io u s   m e th o d s   o f   c y cle  co n s tr u c tio n .   Ho w e v er ,   f o u r   t y p ical  an d   f a m o u s   m eth o d s   ar e  m icr o - tr ip s   b ased   co n s tr u ctio n ,   p atter n   clas s if icati o n   c y cle  co n s tr u ctio n ,   s eg m en t  b ased   c y cle   co n s tr u ct io n   a n d   also   m o d al  c y cle  co n s tr u ctio n .   A s   i n   w o r k   o f   [ 6 ] ,   [ 7 ] ,   th e  m icr o - tr ip s   b ased   ap p r o ac h   h as   b ee n   ch o s en   w h er e  t h e  r elati v e  er r o r   b et w ee n   tar g et   a n d   t est  m icr o - tr ip s   is   ca lc u lated   an d   t h e  p er ce n ta g e   b elo w   1 5 %  is   ac ce p ted   an d   co m b i n ed   as  a  d r iv i n g   c y cle.   L ik e w i s e  in   [ 8 ] ,   a  s e m i - r an d o m   ap p r o ac h   is   tak en   o n   s elec tin g   th e  m icr o - tr i p s   f r o m   t h e  r o ad   ty p e  an d   ti m i n g s   b y   class if ied   ca teg o r ies.  As  in   Slo v e n ia,   th e  m icr o tr ip s   ar e  s e lecte d   f r o m   t h e  d atab ase  a n d   co n n ec ted   i n   a  s er ies  to   f o r m   a  d r iv in g   c y cl e  in   s u ch   a  w a y   t h at   s p ee d - ac ce ler atio n   f r eq u en c y   d is tr ib u tio n   o f   th e  d r iv i n g   c y c le  is   m atc h ed   to   th e  f r eq u en c y   d is tr ib u tio n   f r o m  th e  co llected   s p ee d - ti m e  d ata  [ 9 ] .   W h ile  in   D u b lin ,   I r elan d ,   a   s to ch a s tic  a n d   s tatis tical  m et h o d o lo g y   is   u s ed   to   d ev elo p   an d   ass es s   th e  r ep r ese n tati v en e s s   o f   th e  d r iv i n g   c y cl e  [ 1 0 ] .   Fo r   th is   p ap er ,   th e  m icr o - tr ip s   clu s ter i n g   ap p r o ac h   u s i n g   k - m ea n s   m eth o d   is   u s ed   to   d ev e lo p   a  Ku ala  T er en g g an u   d r iv i n g   c y c le.   T h e  d if f er en ce s   b et w ee n   th i s   w o r k   a n d   o th er s   ar e ,   t h e  v al u e  o f   k   i s   d if f er en t   r eg ar d in g   th e  tr af f ic  co n d it io n   an d   s t y le  o f   d r iv i n g ,   an d   t h e  tar g et  r o u te  al s o   d i f f er en t.   T h e  o b j ec tiv es  o f   t h is   p ap er   ar e  to   ch ar ac ter ize  an d   d ev elo p   d r iv in g   c y cle  o f   K u ala  T er en g g an u   ci t y   a t 8 . 0 0   a. m .   a lo n g   f i v e  d i f f er en t   r o u tes  u s i n g   k - m ea n s   m et h o d ,   to   an al y ze   f u el  ec o n o m y   a n d   e m is s io n s   u s i n g   th e  d r iv in g   c y cle  d ev elo p ed   an d   to   co m p a r e  th e  f u el  ec o n o m y   an d   e m is s io n s   w ith   co n v e n tio n al  en g i n e  v eh icles,  p ar allel  PHEV ,   s er ies  P HE V   an d   s p lit  s in g le  m o d e  P HE V.   I n   th is   p ap er ,   th e  d ev elo p m e n t  o f   Ku ala  T er en g g an u   alo n g   f i v e  r o u te s   w i ll  b e   d is cu s s ed .   I n   s ec t io n   2 ,   th e   m et h o d o lo g y   i n cl u d in g   t h e   r o u te  s elec tio n ,   d ata  co llectio n ,   d r iv i n g   c y cle   d ev elo p m en t   w h ich   is   b y   u s i n g   m icr o - tr ip s   a n d   k - m ea n s   ap p r o ac h   also   w i ll  b e  d i s cu s s ed .   L ater ,   i n   s ec tio n   3 ,  th e  an al y s is   o f   t h e  f u el  ec o n o m y   a n d   ex h au s t  e m is s io n s   o f   P HE V  is   co m p ar ed   w i th   t h e  a n al y s i s   o f   th e  o t h er   v eh ic les p o w er tr ai n   u s i n g   Ve h icle  S y s te m   Si m u latio n   T o o l  Dev elo p m e n t ( A UT ONOM I E )   s o f t w ar e.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   Fig u r e  1   s h o w s   th e   f lo w   ch ar t  an d   r esear c h   ac ti v itie s   o n   h o w   to   d e v elo p   a  d r iv i n g   c y cl e  in   Ku al a   T er en g g an u   ( KT )   alo n g   f iv e  d if f er e n t  r o u te s   w h ich   ar e  R o u te  A ,   R o u te  B ,   R o u te  C ,   R o u te  D  a n d   R o u te  E   d u r in g   Go - to - W o r k   t i m e   i n   Ku ala  T er en g g a n u   cit y   w h ic h   is   8 . 0 0   a m .   T h e  i n p u ts   o f   K T   d r iv in g   c y cle   ar e  s ec o n d - by - s ec o n d   s p ee d .   T h e  d ata  ar e  co llected   at  Go - to - W o r k   ( GT W )   tim e  w h ic h   i s   8 . 0 0   am   s i n ce   8 . 0 0   am   is   th e  m o s tl y   p eo p le  in   Ku ala  T er en g g an u   g o   to   w o r k   w it h   1 0   r u n s   o f   d ata.   A l l  f i v e  r o u te s   h a v e  b ee n   c h o s e n   as  s elec ted   r o u te s   b ased   o n   its   tr a f f ic  v o lu m e  i n   K u al a  T er en g g an u .   I n   t h is   r e s ea r ch ,   th e  o n - b o ar d   m ea s u r e m e n t  m et h o d   w il l  b e  u s ed   u s i n g   a  Glo b a l  P o s itio n i n g   S y s te m   ( GP S).   T h e  d ata  g ath er ed   th e n   w ill  b e  d iv id ed   in to   s e v er al  m icr o - tr i p s   an d   f r o m   ea ch   m icr o - tr ip ,   th e  f ea tu r es   s u ch   a s   av er a g e  s p ee d   an d   p er ce n tag e   o f   id le  w ill  b e  ca lc u lated .   T h e  clu s ter in g   o f   th e  m icr o - tr ip s   u s i n g   k - m ea n s   m et h o d   w ill  b e   to o k   p lace   in   o r d er   to   f i n d   th e  f i n al  d r i v in g   c y cle   o f   K u ala  T er en g g an u   alo n g   R o u te  A ,   B ,   C ,   D  a n d   E   at  8 . 0 0   a. m .   T h en ,   u s in g   th e  f in al  d r i v in g   c y cle  o f   K u ala  T er en g g a n u ,   th e  f u el  e co n o m y   a n d   e m is s io n s   w ill  b e  an al y ze d   u s i n g   A UT ONOM I E   s o f t w ar e  an d   w il l  b e  co m p ar ed   to   o th er   v eh icles ’   p o w er tr ai n   s u c h   a s   co n v e n tio n al  en g i n e  v eh ic le,   p ar allel  P HE V,   s er ies P HE V   an d   s p lit s in g le  m o d e  P HE V.           Fig u r e  1 .   Flo w   c h ar t o f   d r iv i n g   c y cle  d ev e lo p m en t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 1 9   :   1 7 8 0   -   1 7 8 7   1782   T ab le  1   s h o w s   t h e  as s es s m e n t   p ar am eter s   i n   o r d er   to   ch ar ac ter ize  th e  d r iv i n g   d ata.   T h e  p ar a m eter s   ch o s en   ar e  av er ag e   s p ee d ,   av er ag e  d r iv i n g   s p ee d ,   av er ag e  ac ce ler atio n   an d   d ec eler atio n ,   ti m e  p r o p o r tio n   o f   id lin g ,   cr u is in g ,   ac ce ler atio n   a n d   d ec eler atio n   an d   r o o t  m ea n   s q u ar e  o f   ac ce ler at io n .   T h o s e   9   p ar am eter s   h a v e  b ee n   ch o s e n   as  t h e  ass e s s m e n t  p ar am eter s   s i n ce   th e y   ar e  th e  f u n d a m e n tal  a s s e s s m e n t  in   o r d er   to   d eter m i n e   th e  ch ar ac ter izatio n   o f   t h e  d r iv in g   c y cle.       T ab le  1 .   K T   Dr iv in g   C y cle  As s ess m e n t P ar a m eter s   P a r a me t e r s   U n i t   Eq u a t i o n   A v e r a g e   sp e e d   o f   w h o l e   d r i v i n g   c y c l e   K m/ h   V 1   =   3 . 6 d i st T t o t a l   A v e r a g e   r u n n i n g   sp e e d   K m/ h   V 2   =   3 . 6 di st T dr i v e   A v e r a g e   a c c e l e r a t i o n   o f   a l l   a c c e l e r a t i o n   p h a se   m/ s 2   a =  ( ∑ { 1   ( > 0 ) 0       (  ) = 1 )   - 1  ( ∑ {   ( > 0 ) 0       (  ) = 1 )   A v e r a g e   d e c e l e r a t i o n   o f   a l l   d e c e l e r a t i o n   p h a se   m/ s 2   d   =   ( ∑ { 1   ( < 0 ) 0       (  ) = 1 )   - 1  ( ∑ {   ( < 0 ) 0       (  ) = 1 )   T i me   p r o p o r t i o n   o f   i d l i n g   %   %  i d l e   = T i dl e T t o t a l   T i me   p r o p o r t i o n   o f   c r u i si n g   %   %  c r u i se   =   T c r ui s e T t o t a l   T i me   p r o p o r t i o n   o f   a c c e l e r a t i o n   %   %  a c c   =   T a c c T t o t a l   T i me   p r o p o r t i o n   o f   d e c e l e r a t i o n   %   %  d e c   =   T de c T t o t a l   R o o t   me a n   sq u a r e   a c c e l e r a t i o n   m/ s 2   R M S   =   √ 1 ∫ ( ) 2  0         2 . 1 .   Ro ute   s elec t io n   Fig u r e  2   h ig h li g h t s   th e  s elec t ed   r o u tes  f o r   K T   d r iv in g   c y c le  f r o m   Ka m p u n g   W ak a f   T e m b e s u   to   W is m a   P er s ek u t u an   n a m ed   as   R o u te  A ,   R o u te  B ,   R o u te  C ,   R o u te  D  a n d   R o u te  E .   A cc o r d in g   to   Mi n i s tr y   o f   W o r k s   Ma la y s ia,   th e s e  f i v e  r o u tes   ar e  t h e  m o s t   f r eq u e n t   r o u tes  u s ed   b y   K u ala  T er en g g a n u   cit i ze n   as  ‘ r o u te - to - w o r k ’   r o u tes  [ 1 1 ] .   I n   th is   s tu d y ,   s p ee d - ti m e  d ata  ar e  co llected   b y   u s i n g   GP S  b ased   o n   o n - b o ar d   m ea s u r e m e n t  m et h o d   alo n g   th e  s elec ted   r o u te  s tar tin g   f r o m   Ka m p u n g   W ak a f   T e m b e s u   to   W is m a   P er s ek u t u an .   Ka m p u n g   W ak af   T em b es u   as  th e  s tar tin g   p o in t  is   ch o s e n   d u e  to   its   p o p u latio n .   W h er ea s ,   W is m a  P er s ek u t u a n   as   th e   en d   p o in t  is   c h o s e n   b ec au s e  m o s t  o f   t h e  g o v er n m e n t  s ec to r s   lo ca ted   in   t h e  W is m a   P er s ek u t u an   a n d   it’s n ea r b y .           Fig u r e  2 .  Selecte d   r o u tes;   R o u te  A ,   B ,   C ,   D  an d   E   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Dri vin g   cy cle  d ev elo p men t fo r   K u a la   Ter en g g a n u   city   u s in g   k - mea n s   meth o d   ( I . N .   A n id a )   1783   2 . 2 .   Da t a   co llect io n  a nd   m icro - t rips   def in it io n   Data   w as  co llected   at  GT W   tim e  w h ic h   is   8 . 0 0   a m   alo n g   th e  s elec ted   r o ad   w it h   1 0   r u n s .   T h er e  ar e   th r ee   t y p es  o f   tec h n iq u e s   o r   w a y s   to   co llect   th e   d ata  w h ic h   ar e  c h ase   ca r   tec h n iq u e,   o n - b o ar d   m ea s u r e m en t   tech n iq u e  a n d   co m b i n atio n   o f   o n - b o ar d   m ea s u r e m en t   an d   c ir cu latio n   d r iv i n g .   C h ase  ca r   tech n iq u e  i s   w h en   in s tr u m en ted   v e h icle  r ec o r d   th e  s ec o n d - by - s ec o n d   s p ee d   d ata  as  it  f o llo w s   th e  tar g et  v eh icles.  W h i le  o n - b o ar d   m ea s u r e m en t  tech n iq u e   is   w h en   s p ee d - t i m e  d ata  co llectio n s   w er e  ca r r ied   o u t  u s in g   a  r ea l  tim e  lo g g i n g   s y s te m   eq u ip p ed   o n   a  s elec ted   v eh icle  alo n g   th e  p r ed eter m in ed   r o u te.   L a s tl y ,   co m b i n atio n   o f   o n - b o ar d   m ea s u r e m e n t  a n d   cir cu lat io n   d r iv i n g   a ls o   k n o w n   as  h y b r id   m et h o d   is   th e  co m b i n atio n   o f   t h e  t w o   tech n iq u es   [ 1 2 ] .   Fo r   KT   d r iv in g   c y c le,   o n - b o ar d   m ea s u r e m en t  tec h n iq u e   w ill   b e  u s e d   f o r   th e   d ata  co llectio n  s in ce   it  is   m o r e  s u itab le  f o r   KT   d r iv er s ’   ir r eg u lar   b eh av i o r   to   av o id   a  r is k   s u c h   as  a cc id en t  an d   s u d d en   lo s s   o f   co n tr o l.   T h e  d ev elo p m en t   o f   a  d r iv e   c y cle   is   b ased   o n   m icr o   tr ip s .   Mic r o - tr ip   i s   a  tr ip   b etw ee n   t w o   s u cc e s s i v e  ti m e   p o in ts   at  w h ic h   t h e  v e h icle  v elo cit y   i s   ze r o   [ 1 3 ] .   E ac h   m icr o   tr ip   s tar ts   w it h   a n   id le   p h ase   an d   en d s   w i th   a  d ec eler atin g   p h a s e  w h ich   r ed u ce s   to   ze r o .   T h is   m ea s u r e   o f   m o tio n   i n v o l v es  o f   ac ce ler atio n ,   cr u is e  a n d   d ec eler atio n   m o d es.  T h e  w h o le  d ata  h a s   to   b e   s ep ar ated   in to   n u m b er   o f   m icr o - tr ip s .   A   lar g e  n u m b er   o f   m icr o   tr ip s   ca n   b e  ac q u ir ed   af ter   t h is   p r o ce s s   f o r   all  co llected   d ata.   T h en ,   th e  m icr o - tr ip s   ar e  clu s ter ed   i n to   s e v er al  g r o u p s   d ep en d in g   o n   th e  tr a f f ic  s i t u atio n s   s u ch   a s   co n g ested   tr af f ic  f lo w ,   m ed i u m   tr af f ic  f lo w   a n d   clea r   tr af f ic  f l o w .   K - m ea n s   ap p r o ac h   w ill b e   u s i n g   i n   o r d er   to   clu s ter   th e  m icr o - tr ip s .     2 . 3 .   K - m ea ns   cl us t er ing   m et ho d   As  m e n tio n ed   ea r lier ,   in   th i s   s tu d y ,   k - m ea n s   ap p r o ac h   w ill  b e  u s ed   in   o r d er   to   clu s ter   th e  m icr o - tr ip s   s in ce   it  is   s i m p le  a n d   f ast   m eth o d   y et   ea s y   to   i m p le m e n t .  K - m ea n s   i s   o n e   o f   t h e  s i m p lest   u n s u p er v is ed   lear n in g   al g o r ith m s   th at  s o lv e  th e  cl u s ter i n g   p r o b le m .   T h e  p r o ce d u r e  f o llo w s   a  s i m p l e  an d   ea s y   w a y   to   class i f y   a  g iv e n   d ata  s et  th r o u g h   a  ce r tai n   n u m b er   o f   c lu s ter s   ( ass u m e  k   cl u s ter s )   f i x ed   a  p r io r i.  T h e  s tep s   o f   th e  k - m ea n s   al g o r ith m s   ar e  d e s cr ib ed   b r ief l y   b elo w   [ 1 4 ]:   Step   1 :   Dec id e  o n   a  v alu e  f o r   k .   I n   th is   s tu d y ,   th e  v al u e  o f   k   is   b ased   o n   tr af f ic  co n d itio n .     Step   2 : I n itialize  th e  k   cl u s ter   ce n ter s   ( r an d o m l y ,   i f   n ec es s ar y )   Step   3 : D ec i d e  th e  class   m e m b er s h ip s   o f   t h e  to tal  d ata,   N  b y   ass ig n i n g   t h e m   to   th e  n ea r es t c lu s ter   ce n ter .   Step   4 : Re - es ti m ate  th e  k - clu s t er   ce n ter s ,   b y   ass u m i n g   t h e  m e m b er s h ip s   f o u n d   ab o v e  ar e  co r r ec t.   Step   5 : I f   n o n e  o f   t h e  N  d ata  ch an g ed   m e m b er s h ip s   i n   th e  la s t ite r atio n ,   ex it.  Oth er w i s e  g o   to   Step   3 .     2 . 4 .   F ea t ure  ex t ra ct io n a nd   m icr o - t rips   clus t er ing   T h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   in   d ev elo p in g   t h e  d r iv in g   c y cle   i s   b y   m icr o - tr ip s   cl u s ter in g .   I n   o r d er   to   clu s ter   th e  m icr o - tr ip s ,   d r iv i n g   f ea t u r es  m u s t  b e  ex tr ac ted   f ir s t.  T h er e  a r e  a   lo t  o f   d r iv in g   f ea t u r es  th at  ca n   b e  ex tr ac ted   f r o m   th e  m icr o - tr ip s   as  m e n tio n ed   ea r lier   in   T ab le  1 .   B u t,  f o r   th is   p u r p o s e,   o n l y   t w o   f ea tu r e s   w ill b e  u s ed   w h ich   ar e  av er a g e  s p ee d   an d   also   p er ce n tag e  o f   id le.   T h ese  t w o   f ea t u r es  h av e  b ee n   ch o s en   s in ce   t h e y   w il l  g i v e  g r ea te s t  ef f ec t  o n   t h e  e m is s io n   [ 1 5 ] .   A f ter   th e  ex t r ac tio n   o f   th e  p ar a m eter s ,   th e   av er ag e  s p ee d   an d   p er ce n tag e  o f   id le  is   p lo tted   i n   2 - d i m e n s io n al  f ea t u r e  s p ac e   as  i n   Fi g u r e  3 .   As  s h o w n   i n   Fig u r e  3 ,   it   ca n   b e  p r o v ed   th at  th er e  is   a  r elatio n   b et w ee n   av er ag e  s p ee d   an d   p e r ce n tag e  o f   id le.   W h e n   th e  a v e r ag e  s p ee d   is   h ig h ,   th e  p er ce n ta g e  o f   id le  w ill b e  l o w   an d   v ice  v er s a.     Fig u r e  4   s h o w s   t h e   m icr o - tr i p s   ar e  cl u s ter ed   i n to   t h r ee   g r o u p s   u s i n g   k - m ea n s   cl u s ter i n g   m et h o d .   E ac h   g r o u p   h as  it s   o w n   c h a r ac te r is tics   a n d   s ta n d s   f o r   d i f f er en t  tr a f f ic  co n d itio n ;   clea r   tr af f ic  co n d itio n ,   m ed iu m   tr a f f ic  co n d itio n   a n d   co n g es ted   tr af f ic  co n d itio n .             Fig u r e  3 .  Av er ag e  s p ee d   o f   m i cr o - tr ip s   VS  P er ce n tag e  id le  o f   m icr o - tr ip s       Fig u r e  4 .  C lu s ter in g   o f   m icr o - tr ip s     0 5 10 15 20 25 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 A v e r a g e   S p e e d   o f   m i c r o t r i p s   V S   P e r c e n t a g e   I d l e   o f   m i c r o t r i p s P e r c e n t a g e   I d l e   ( % ) A v e r a g e   s p e e d   ( m / s ) 0 5 10 15 20 25 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 P e r c e n t a g e   I d l e   ( % ) A v e r a g e   S p e e d   ( m / s ) C l u s t e r   M i c r o t r i p s   f o r   R o u t e   A   8 . 0 0 a m   a n d   C e n t r o i d s     C l u s t e r   1 C l u s t e r   2 C l u s t e r   3 C e n t r o i d s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 1 9   :   1 7 8 0   -   1 7 8 7   1784   2 . 5 .   K T   driv ing   cy cle  dev elo p m e nt   I n   p r ev io u s   s ec tio n ,   t h e  m icr o - tr ip s   h a v e  b ee n   cl u s ter ed   i n to   3   g r o u p s .   W h er ea s ,   in   t h is   s e ctio n ,   t h e   r ep r esen tativ e s   o f   m icr o - tr ip s   ar e  d eter m in ed   i n   o r d er   to   p r o d u ce   th e  d r iv i n g   c y cle   f o r   ea ch   clu s ter .   T h e  clo s est  m icr o - tr ip s   to   th e  clu s ter   ce n ter   w ill  co n s id er   as  th e  r ep r esen tati v e  m icr o - tr ip s .   T h e  s elec ted   m icr o - tr ip s   f o r   ea ch   g r o u p   ar e   p r esen ted   as  i n   Fig u r e  5 ,   Fi g u r e  6   an d   Fi g u r e  7 .   T h e  m icr o - tr ip s   t h en   w ill  b e  co m b i n ed   i n   o r d er   to   p r o d u ce   f i n al  d r iv in g   c y cle  o f   K u a la  T er e ngga n u   alo n g   R o u te  A ,   B ,   C ,   D  a n d   E   at  8 . 0 0   a . m .             Fig u r e  5 .  C o n g e s ted   tr af f ic  co n d itio n       Fig u r e  6 .  Me d iu m   tr a f f ic  co n d itio n           Fig u r e  7 .  C lear   tr af f ic  co n d itio n       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   I n   th is   s ec tio n ,   th e  r es u lts   o f   t h e  d ev elo p m e n t  o f   d r iv in g   c y cle  w ill  b e  an al y ze d   an d   d is cu s s ed .   A l s o ,   th e  a n al y s is   o f   t h e  f u el  r ate  a n d   g as   e m i s s io n   w il l  b e  d eter m i n ed   an d   t h e  co m p ar is o n   b e t w ee n   KT   d r iv in g   c y cle  w i th   o t h er   v eh icle   p o w er tr ain   s u ch   as  co n v e n tio n al  en g i n e   v e h icle ,   p ar allel  P HE V,   s er ies  P HE V  a n d   s p li t si n g le  m o d e  P HE V  w ill a ls o   b e  d is cu s s ed .     3 . 1 .   K T   driv ing   cy cle  a na ly s is   Fig u r e s   8 - 1 2   s h o w s   th e  f i n al  p r o p o s ed   Ku ala  T er en g g an u   d r i v in g   c y cle  alo n g   R o u t e  A ,   B ,   C ,   D,   an d   E   at  8 . 0 0   a. m .   A s   i n   t h e  f i g u r e,   it  s h o w s   th a t  ev er y   r o u tes  p r esen t  d if f er en t  p atter n   o f   d r iv i n g   c y cle.   T h is   i s   d u e  to   o t h er   ex ter n al   f ac to r s   s u ch   as   tr af f ic   li g h t,   r o ad   co n d itio n s ,   d r iv er s ’   b e h av i o r   an d   en v ir o n m e n ta l   f ac to r s   [ 1 6 ] .   A ls o ,   t h e  m icr o - t r ip s   at  th e  h ig h er   s p ee d   r an g e   ar e  lo n g er   co m p ar ed   to   th e  m icr o - tr ip s   at  lo w er   s p ee d   r an g e.   T h is   is   b ec au s e   th e  v eh icle  e x p er ien ci n g   a  f r ee   f lo w   m o v es  at   a  h ig h er   s p ee d   r an g e  w ith   les s   f r eq u en t sto p   d u e  to   less   tr a f f i c  co n d itio n .           0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C o n g e s t e d   T r a f f i c   F l o w T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 M e d i u m   T r a f f i c   F l o w T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) 0 100 200 300 400 500 600 700 0 5 10 15 20 25 T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) C l e a r   T r a f f i c   F l o w Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Dri vin g   cy cle  d ev elo p men t fo r   K u a la   Ter en g g a n u   city   u s in g   k - mea n s   meth o d   ( I . N .   A n id a )   1785       Fig u r e  8 .  Fin al  p r o p o s ed   o f   KT   d r iv in g   c y cle  alo n g   R o u te  A         Fig u r e  9 .  Fin al  p r o p o s ed   o f   KT   d r iv in g   c y cle  alo n g   R o u te  B           Fig u r e  10 .  Fin al  p r o p o s ed   o f   KT   d r iv in g   c y cle  alo n g   R o u te  C         Fig u r e  11 .  Fin al  p r o p o s ed   o f   KT   d r iv in g   c y cle  alo n g   R o u te  D           Fig u r e  12 .  Fin al  p r o p o s ed   o f   KT   d r iv in g   c y cle  alo n g   R o u te  E       T ab le   2   s h o w s   th e  ch ar ac ter i s t ics  o f   KT   d r iv in g   c y cle  alo n g   R o u t e  A ,   B ,   C ,   D  an d   E   in   ter m s   o f   n in e   p ar am eter s   s u c h   as   a v er ag e   s p ee d ,   av er ag e   d r iv i n g   s p e ed ,   av er ag e  ac ce ler atio n   a n d   d ec eler atio n ,   ti m e   p r o p o r tio n   o f   id lin g ,   cr u i s i n g ,   ac ce ler atio n   an d   d ec eler atio n   an d   r o o t  m ea n   s q u ar e  o f   ac ce ler atio n .   Fro m   th e   tab le,   it  s h o w s   t h at  th e  s p ee d   r an g e  ab o v e  3 0   k m /h   w a s   d o m in an t.  T h is   is   d u e  to   th e  b u s y   an d   m ed iu m   tr a f f ic   co n d itio n   o f   KT   ‘ r o u te - to - w o r k ’   r o u tes.       0 200 400 600 800 1000 1200 0 5 10 15 20 25 T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) F i n a l   P r o p o s e d   D r i v i n g   C y c l e   a l o n g   R o u t e   A   a t   8 . 0 0   a . m . 0 200 400 600 800 1000 1200 0 5 10 15 20 25 F i n a l   P r o p o s e d   D r i v i n g   C y c l e   a l o n g   R o u t e   B   a t   8 . 0 0   a . m . T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 F i n a l   p r o p o s e d   K T   d r i v i n g   c y c l e   a l o n g   R o u t e   C   a t   8 . 0 0   a m T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) 0 200 400 600 800 1000 1200 0 5 10 15 20 25 F i n a l   p r o p o s e d   K T   d r i v i n g   c y c l e   a l o n g   R o u t e   D   a t   8 . 0 0   a m T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) 0 200 400 600 800 1000 1200 0 5 10 15 20 25 T i m e   ( s ) S p e e d   ( m / s ) F i n a l   p r o p o s e d   K T   d r i v i n g   c y c l e   a l o n g   R o u t e   E   a t   8 . 0 0   a m Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 1 9   :   1 7 8 0   -   1 7 8 7   1786   T ab le  2 .  A s s es s m en t  P ar a m ete r s   o f   KT   Dr iv in g   C y cle  alo n g   R o u te  A ,   B ,   C ,   D  an d   E   P a r a me t e r s   R o u t e   A   R o u t e   B   R o u t e   C   R o u t e   D   R o u t e   E   D i st a n c e   t r a v e l l e d   ( k m)   1 3 . 1 1   1 4 . 8 5   8 . 2 1   1 4 . 9 4   1 3 . 6 1   T o t a l   t i me   ( s)   1 0 9 4   1 1 1 4   9 0 1   1 1 8 7   1 1 9 7   A v e r a g e   sp e e d   ( k m/ h )   4 3 . 1 3   4 7 . 9 9   3 2 . 8 0   4 5 . 2 9   4 0 . 9 3   A v e r a g e   r u n n i n g   sp e e d   ( k m/ h )   4 5 . 6 3   5 0 . 4 8   3 6 . 0 0   4 7 . 4 9   4 3 . 4 7   A v e r a g e   a c c e l e r a t i o n   ( m/ s 2 )   0 . 4 4   0 . 4 9   0 . 5 5   0 . 4 8   0 . 4 9   A v e r a g e   d e c e l e r a t i o n   ( m / s 2 )   0 . 5 1   0 . 5 7   0 . 5 7   0 . 5 4   0 . 4 9   R M S   ( m/ s 2 )   0 . 6 4   0 . 7 2   0 . 7 1   0 . 7 0   0 . 6 8   P e r c e n t a g e   i d l e   ( %)   4 . 4 7   4 . 0 4   7 . 2 1   3 . 7 9   4 . 7 6   P e r c e n t a g e   c r u i se   ( %)   2 . 9 2   7 . 1 7   5 . 4 3   7 . 4 9   5 . 5 9   P e r c e n t a g e   a c c e l e r a t i o n   ( %)   4 9 . 5 9   4 7 . 8 0   4 4 . 4 6   4 7 . 0 5   4 4 . 4 9   P e r c e n t a g e   d e c e l e r a t i o n   ( %)   4 3 . 0 1   4 0 . 9 9   4 2 . 9 0   4 1 . 6 7   4 5 . 1 6       3 . 2 .   F uel r a t e  a nd   e m i s s io n s   a na ly s is   Af ter   t h e  d r iv i n g   c y cle  h as  b ee n   d ev elo p ed ,   th e  f u el  r at e  s u c h   as  f u el  co n s u m p t io n   an d   f u el  ec o n o m y ,   an d   e m i s s io n   ca n   b e  d eter m in ed   u s in g   AUT ONOM I E   s o f t w ar e  v er s io n   v 1 2 1 0 .   A UT ONOM I E   is   a   to o l  f o r   au to m o ti v e  co n tr o l  s y s te m   d esi g n ,   s i m u la tio n   an d   an al y s i s .   I t  is   m at h e m a tic all y - b ased   f o r w ar d   s i m u lat io n   s o f t w ar e  b ased   o n   MA T L A B ,   w i th   M A T L A B   d ata  an d   co n f ig u r atio n   f ile s   an d   m o d el s   b u ilt  i n   Si m u li n k .   T ab le  3   s h o w s   th e  f u el  r ate  a n d   e m i s s io n s   o f   KT   d r iv in g   c y c le  f o r   R o u te  A ,   B ,   C ,   D,   an d   E   u s i n g   s p lit s i n g le  m o d e  P HE V  p o w e r tr ain .   T h e  em is s io n   o f   a  v e h ic le  w il l e m i t c ar b o n   m o n o x id e  ( C O 2 )   g as.   Fro m   th e  r es u lt  i n   th e  tab le ,   it   ca n   b e  c o n clu d ed   th at  R o u te  C   is   t h e  b est  r o u te  to   tak e  in   o r d er   to   g o   to   W is m a  P er s ek u t u an   at  8 . 0 0   a. m .   s in ce   it  g i v e s   th e  l o w est  v alu e  o f   f u e l  co n s u m p tio n   w h ic h   is   0 . 4 9   l/1 0 0 k m ,   t h e  h i g h est  v al u e  o f   f u e l   ec o n o m y   w h ic h   i s   2 0 2 . 1 4   k m /l   a n d   th e   lo w est  v al u e   o f   C O 2   e m i s s io n   w h ic h   is   1 1 . 6 8   g /k m .   W h ile ,   R o u te  B   g i v es  t h e  h i g h est  v al u e  o f   f u el  co n s u m p tio n   an d   e m i s s io n   w h ic h   ar e  1 . 3 5   l/1 0 0 k m   a n d   3 1 . 9 6   g /k m   r esp ec tiv el y ,   w i th   t h e  lo w es t v alu e  o f   f u el  ec o n o m y   w h ich   7 3 . 9 0   k m /l .       T ab le  3 .  Fu el  R ate  an d   E m i s s i o n s   o f   KT   Dr iv in g   C y cle   R o u t e   F u e l   c o n su m p t i o n   ( l / 1 0 0 k m)   F u e l   e c o n o m y   ( k m/ l )   CO 2   Em i ssi o n   ( g / k m)   A   0 . 5 5   1 8 1 . 3 2   1 3 . 0 3   B   1 . 3 5   7 3 . 9 0   3 1 . 9 6   C   0 . 4 9   2 0 2 . 1 4   1 1 . 6 8   D   0 . 9 2   1 0 8 . 9 4   2 1 . 6 8   E   0 . 5 4   1 8 4 . 3 6   1 2 . 8 1       I n   o r d er   to   p r o v e  th at  s p lit  s i n g le  m o d e  o f   P HE V  g i v e s   th e  lo w es t  v al u e  o f   f u el  co n s u m p tio n   a n d   CO 2   e m i s s io n ,   a n d   t h e  h i g h e s t   v al u e  o f   f u el  ec o n o m y ,   t h e  co m p ar i s o n   b et w ee n   co n v en tio n al  en g i n e  v e h icles,   p ar allel  P HE V,   s er ies  P HE V  an d   s p lit  s i n g le  m o d e  P HE V  h as  b ee n   m ad e  u s i n g   R o u te  C   d r iv i n g   c y cle  a n d   tab u lated   in   T ab le  4 .   Fro m   t h e  tab le,   it  clea r l y   s h o w s   t h at  s p lit  s i n g le  m o d e  o f   P HE V  i s   t h e  b est  p o w er tr ain   a m o n g   co n v e n tio n a l  e n g i n e,   p ar allel  P HE V  an d   s er ies  P HE V  w it h   t h e  lo w e s t  v al u e  o f   f u el  co n s u m p tio n   a n d   e m is s io n ,   an d   th e  h ig h es t  v al u e  o f   f u el  ec o n o m y .   I t  is   b e c au s e,   th e  p o w er   s p lit  t y p e  P HE V  is   d esig n ed   b y   co m b i n i n g   o n e  e n g in e,   t w o   m o to r - g en er ato r s   ( MG s ) ,   an d   m u ltip le  p la n etar y   g ea r s   [ 1 7 ] .   T h u s ,   it  w ill  r ed u ce   th e  e m is s io n s   e m it ted   an d   th e  en er g y   co n s u m p tio n .       T ab le  4 .  C o m p ar is o n   b et w ee n   Sp lit Sin g le  Mo d e  P HE V ,   P ar allel  P HE V ,   Ser ies  P HE V   an d   C o n v en tio n al  Ve h icle     S p l i t   s i n g l e   mo d e   P H EV   P a r a l l e l   P H EV   S e r i e s PH EV   C o n v e n t i o n a l   v e h i c l e   F u e l   Ec o n o my   ( k m/ l )   2 0 2 . 1 4   1 0 2 . 6 3   6 3 . 2 4   1 4 . 0 2   F u e l   C o n su mp t i o n   ( l / 1 0 0 k m)   0 . 4 9   0 . 9 7   1 . 5 8   7 . 1 3   C O 2   Emi ss i o n   ( g / k m)   1 1 . 6 8   2 3 . 0 5   3 7 . 4 1   1 6 8 . 7 9       4.   CO NCLU SI O N   T h e  d ev elo p m en t   o f   KT   d r iv i n g   c y c le  i s   d o n e   u s i n g   m icr o - tr ip s   clu s ter i n g   b y   k - m ea n s   m eth o d .   T h e   d ata  ar e  c o llected   f r o m   p r ed eter m in ed   in itial  lo ca tio n   to   f i n al  lo ca tio n   alo n g   R o u te  A ,   B ,   C ,   D  an d   E   at   Go - to - W o r k   ti m e  w h ic h   is   8 . 0 0   a m .   T h e  KT   d r iv in g   c y cle  is   s u cc ess f u l l y   o b tain ed   an d   ca n   b e  co n clu d ed   th at  th e   p r o p o s ed   m et h o d   is   p o s s ib le   to   g en er ate  a  KT   d r iv in g   c y cle  f o r   P HE V  p o w er tr ain   to   o v er co m e  e x h au s t   e m is s io n   a n d   f u el  ec o n o m y   p r o b lem s .   F u r th er   s t u d y   h as  to   b e  m ad e  o n   o th e r   m ain   r o ad   in   Ku ala   T er en g g an u   cit y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Dri vin g   cy cle  d ev elo p men t fo r   K u a la   Ter en g g a n u   city   u s in g   k - mea n s   meth o d   ( I . N .   A n id a )   1787   ACK NO WL E D G E M E NT S   A ll   t h e  g r atit u d e  an d   ac k n o w led g e m e n t  g o es   to   t h e  f in an c ial  s u p p o r t  o f   th i s   w o r k   b y   th e   Fu n d a m e n tal  R esear ch   Gr a n t  Sch e m e  v o t 5 9 4 5 3   an d   th e  Un iv er s iti Ma la y s ia  T er en g g a n u       RE F E R E NC E S   [1 ]   N.  M u rg o v sk i,   L .   Jo h a n n e ss o n ,   J.  S jo b e rg ,   a n d   B.   Eg a rd t,   " Co m p o n e n t  siz in g   o f   a   p lu g - in   h y b rid   e lec tri c   pow e rtrain   v ia co n v e x   o p ti m iza ti o n , "   M e c h a tro n ics ,   v o l.   2 2 ,   p p .   1 0 6 - 1 2 0 ,   2 0 1 2 .   [2 ]   S .   Ou ,   Y.  Z h o u ,   J.  L ia n ,   P .   Ji a ,   a n d   B.   T ian ,   " De v e lo p m e n t  o f   H y b rid   Cit y   Bu s  ’  s  Driv in g   C y c l e , "   2 0 1 1   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   E lec tric In fo rm a ti o n   a n d   Co n tro l   En g in e e rin g   ( ICEICE )   ,   p p .   1 – 5 ,   2 0 1 1 .   [3 ]   I.   N.  A n id a ,   A .   Z.   F a th o n a h ,   W . H.  A ti q ,   J.   S .   No rb a k y a h ,   a n d   A.   R.   S a li sa ,   " Driv in g   c y c l e   a n a ly sis  f o r  f u e l  e c o n o m y   a n d   e m issio n s  in   Ku a la  Tere n g g a n u   d u rin g   p e a k   ti m e , "   J o u rn a l  o f  T e lec o mm u n ic a ti o n ,   El e c tric  a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g ,   v o l.   1 0 ,   p p .   2 - 5 ,   2 0 1 8 .   [4 ]   S h i,   Q.  e t  a l. ,   " T h e   stu d y   o f  a   n e w   m e th o d   o f   d riv in g   c y c l e s  c o n stru c ti o n , "   In ter n a ti o n a l  W o rk sh o p   o n   Au t o mo b il e ,   Po we r a n d   E n e rg y   En g i n e e rin g ,   v o l.   1 6 ,   p p .   7 9 – 8 7 ,   2 0 1 1 .   [5 ]   V .   S c h w a rz e r  a n d   R.   G h o rb a n i ,   " Driv e   C y c le  G e n e r a ti o n   f o r  De sig n   Op ti m iz a ti o n   o f   El e c tri c   V e h icle s, "  IEE E   T ra n sa c ti o n s O n   Veh icu la r   T e c h n o lo g y   ,   v o l .   6 2 (1 ) ,   p p .   89 – 9 7 ,   2 0 1 3 .   [6 ]   N.H.  A ru n ,   S .   M a h e sh ,   G .   Ra m a d u ra i,   a n d   S . M .   S h iv a ,   " De v e lo p m e n t  o f   d riv in g   c y c le s  f o r  p a ss e n g e r  c a r s  a n d  m o to rc y c le s in   Ch e n n a i,   I n d ia, "   S u sta i n a b le Ci ti e s a n d   S o c iety ,   2 0 1 7 .   [7 ]   G .   Am irj a m sh id i   a n d   M . J.  R o o n d a ,   " De v e lo p m e n t  o f   si m u late d   d riv in g   c y c les :  c a s e   stu d y   o f   th e   T o ro n to   W a ter f ro n t  A re a , "   T ra n sp o rt a ti o n   Res e a rc h   Pa rt D,   v o l.   3 4 ,   p p .   2 5 5 - 2 6 6 ,   2 0 1 5 .   [8 ]   S - H.  Ho ,   Y - D.  W o n g ,   a n d   V . W - C.   Ch a n g ,   " De v e lo p in g   S in g a p o r e   d riv in g   c y c le   f o r  p a ss e n g e r   c a r s   to   e sti m a te   f u e l   c o n su m p ti o n   a n d   v e h icu lar em issi o n s, "   At mo s p h e ric   En v ir o n me n t ,   v o l.   9 7 ,   p p .   3 5 3 - 3 6 2 ,   2 0 1 4 .   [9 ]   P .   L ip a r,   I.   S trn a d ,   M .   Ce sn ik ,   a n d   T .   M a h e r,   " De v e lo p m e n t  o f   u rb a n   d riv in g   c y c le  w it h   G P S   d a ta p o st p ro c e ss in g , "   T ra ff ic &   T ra n sp o rta t io n ,   v o l .   2 8 (4 ),   p p .   3 5 3 - 3 6 4 ,   2 0 1 6 .   [1 0 ]   J.  Bra d y   a n d   M .   O’Mah o n y ,   " De v e lo p m e n t  o f  a   d riv in g   c y c le  to   e v a lu a te  th e   e n e rg y   e c o n o m y   o f   e l e c tri c   v e h icle s  in   u r b a n   a re a s, "   Ap p li e d   E n e rg y ,   v o l.   1 7 7 ,   p p .   1 6 5 - 1 7 8 ,   2 0 1 6 .   [1 1 ]   M in istry   o f   W o rk s   M a la y sia ,   " 2 0 1 4   Ro a d   T ra ff ic  V o lu m e   M a la y sia   (R T V M ), "   M in istry   o f   W o rk s  M a la y sia ,   Hig h w a y   P lan n in g   Div isio n ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   U.  G a l g a m u w a ,   L .   P e re ra ,   a n d   S .   Ba n d a ra ,   " De v e lo p in g   a   G e n e r a l  M e th o d o l o g y   f o r  Driv in g   C y c le  Co n stru c t io n   Co m p a riso n   o f   V a rio u s  Estab li s h e d   Driv in g   Cy c les   in   th e   W o rld   to   P r o p o se   a   Ge n e ra l  A p p ro a c h , "   J o u rn a l  o f   T ra n sp o rta ti o n   T e c h n o l o g ies ,   v o l .   5 ,   p p .   1 9 1 - 2 0 3 ,   2 0 1 5 .   [1 3 ]   Q.  W a n g ,   H.  Hu o ,   He .   Ya o ,   a n d   Z.   Zh a n g ,   " Ch a ra c teriz a ti o n   o f   V e h icle   Driv in g   P a tt e rn s  a n d   D e v e lo p m e n t  o f   Driv i n g   C y c les   in   Ch in e se   Cit ies , "   T ra n sp o rta ti o n   Res e a rc h   Pa rt   D ,   v o l.   1 3 ,   p p .   2 8 9 - 2 9 7 ,   2 0 0 8 .   [1 4 ]   U.  M a u li k   a n d   S .   Ba n d y o p a d h y a y ,   " G e n e ti c   a lg o rit h m   b a se d   c lu ste rin g   tec h n iq u e , "   Pa tt e rn   Rec o g n it i o n ,  v o l.   3 3 ( 9 ),   p p .   1 4 5 5 - 1 4 6 5 ,   2 0 0 0 .   [1 5 ]   A .   F o to u h i  a n d   M .   M o n taz e ri - G h ,   " T e h ra n   d riv in g   c y c le  d e v e lo p m e n t  u sin g   th e   k - m e a n s  c lu ste rin g   m e th o d , "   S c ien ti a   Ira n ica ,   T ra n s a c ti o n s A :  Civil  En g in e e rin g ,   v o l .   2 0 (2 ) ,   p p .   2 8 6 - 2 9 3 ,   2 0 1 3 .   [1 6 ]   A n d re a s  Bra u n   a n d   W o lf g a n g   Rid ,   " T h e   in f lu e n c e   o f   d riv in g   p a tt e rn s  o n   e n e rg y   c o n su m p ti o n   i n   e lec tri c   c a r  d riv in g   a n d   t h e   ro le  o f   re g e n e ra ti v e   b ra k in g , "   T ra n sp o rta t io n   Res e a rc h   Pr o c e d ia ,   v o l.   2 2 ,   p p .   1 7 4 - 1 8 2 ,   2 0 1 7 .   [1 7 ]   Ha n h o   S o n ,   Ky u sik   P a rk ,   S u n g h o   Hw a n g   a n d   H y u n so o   Kim ,   " D e sig n   m e th o d o l o g y   o f   a   p o w e r  s p li t  ty p e   p lu g - i n   h y b rid   e lec tri c   v e h icl e   c o n sid e rin g   d riv e train   lo ss e s, "   En e rg ies   2 0 1 7 ,   v o l.   1 0 ,   p p .   4 3 7 ,   2 0 1 7 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        I.N.  An id a   re c e iv e d   th e   Ba c h e lo r  o f   En g in e e rin g   (M e c h a tro n ics )  f ro m   In tern a ti o n a l  Isla m ic  Un iv e rsit y   M a la y sia ,   G o m b a k   in   2 0 1 5   a n d   c u rre n tl y   p u rsu it   h e r  M a ste r  D e g re e   in   P h y sic s   (Re n e wa b le  En e rg y )  in   Un iv e rs it i  M a lay sia   T e re n g g a n u .   He r  m a in   re se a rc h   in tere st  is  P l u g   i n   H y b rid   V e h icle ,   d riv in g   c y c l e ,   e n e rg y   ra te an d   e m issio n s.           A . R.  S a li sa   re c e iv e d   th e   B. E.   a n d   M . E.   i n   E lec tri c a l  &   El e c tro n ic s  En g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsit y   o f  T e c h n o lo g y   P e tro n a s,  P e ra k ,   M a la y sia   in   2 0 0 4   a n d   2 0 0 6 ,   re sp e c ti v e l y   w h il e   P h . D.  i n   O p ti m a l   En e rg y   M a n a g e m e n t  S trate g y   f o r  th e   Un iv e rsit y   o f   Tec h n o lo g y   S y d n e y   P lu g - In   Hy b rid   El e c tri c   V e h icle s  f ro m   Un iv e rsit y   o f   Tec h n o lo g y   S y d n e y   (UT S ),   A u stra li a .   S h e   is  c u rre n tl y   w o rk in g   a s  a   se n io r  lec tu re r  a t  Un iv e rsity   M a la y sia   T e r e n g g a n u ,   M a la y sia .   H e r   re se a rc h   in te re sts  a r e   in   H y b rid   El e c tri c   V e h icle s,  in n o v a ti o n   p o w e rtr a in ,   sim u latio n   a n d   m o d e li n g ,   e n e rg y   m a n a g e m e n t  stra t e g y ,   d riv in g   c y c les ,   f u e l  e c o n o m y ,   e m i ss io n s a n d   o p ti m iza ti o n .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.