《表4 影响因素的相关性分析》

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《基于网联数据的电动车快速充电影响因素分析》

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注：**、*分别表示相关性在0.01、0.05上显著.

为方便分析，将因素进行数字化处理，如非雨天用0表示、雨天用1表示，旅程开始时间只取对应小时.基于SPSS获得相关性分析结果如表4和表5所示.表4和表5表明，M-Range与Distance、Velocity、Start-SOC、Trip-T、N-Distance存在强相关性，Start-T与End-T、Weather存在强相关性，End-T与Weather存在强相关性，Distance与Velocity、Start-SOC、Trip-T存在强相关性，Velocity与Weather、Start-SOC、Trip-T、L-Fast Charge存在强相关性，Weather与N-Fast Charge存在强相关性，Start-SOC与Trip-T、L-Fast Charge存在强相关性，L-Fast Charge与N-Fast Charge，N-Distance与TripT、L-Fast Charge、N-Distance存在强相关性.M-Range、Start-SOC的VIF超过10且容差较接近0，说明其存在严重多重相关性.