論文の概要: Data-Driven Prediction of Route-Level Energy Use for Mixed-Vehicle
Transit Fleets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06043v2
- Date: Sun, 19 Jul 2020 16:31:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 21:29:12.664152
- Title: Data-Driven Prediction of Route-Level Energy Use for Mixed-Vehicle
Transit Fleets
- Title（参考訳）: 混合車両輸送船のルートレベルエネルギー利用に関するデータ駆動予測
- Authors: Afiya Ayman, Michael Wilbur, Amutheezan Sivagnanam, Philip Pugliese,
Abhishek Dubey, Aron Laszka
- Abstract要約: 公共交通機関は電気自動車(EV)による燃費削減を目指している
EVの先行コストが高いため、ほとんどの機関は内燃機関と電気自動車の混成車しか手に入らない。
混合車両輸送車両における経路レベルのエネルギー利用に関するデータ駆動予測のための新しい枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2775693810940565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to increasing concerns about environmental impact, operating costs, and
energy security, public transit agencies are seeking to reduce their fuel use
by employing electric vehicles (EVs). However, because of the high upfront cost
of EVs, most agencies can afford only mixed fleets of internal-combustion and
electric vehicles. Making the best use of these mixed fleets presents a
challenge for agencies since optimizing the assignment of vehicles to transit
routes, scheduling charging, etc. require accurate predictions of electricity
and fuel use. Recent advances in sensor-based technologies, data analytics, and
machine learning enable remedying this situation; however, to the best of our
knowledge, there exists no framework that would integrate all relevant data
into a route-level prediction model for public transit. In this paper, we
present a novel framework for the data-driven prediction of route-level energy
use for mixed-vehicle transit fleets, which we evaluate using data collected
from the bus fleet of CARTA, the public transit authority of Chattanooga, TN.
We present a data collection and storage framework, which we use to capture
system-level data, including traffic and weather conditions, and high-frequency
vehicle-level data, including location traces, fuel or electricity use, etc. We
present domain-specific methods and algorithms for integrating and cleansing
data from various sources, including street and elevation maps. Finally, we
train and evaluate machine learning models, including deep neural networks,
decision trees, and linear regression, on our integrated dataset. Our results
show that neural networks provide accurate estimates, while other models can
help us discover relations between energy use and factors such as road and
weather conditions.
- Abstract（参考訳）: 環境影響、運転コスト、エネルギーセキュリティに関する懸念が高まっているため、公共交通機関は電気自動車(EV)の使用による燃料使用の削減を模索している。
しかし、evの先行コストが高いため、ほとんどの機関は内燃機関と電気自動車の混合車両のみを購入できる。
これらの混合車両を最大限に活用することは、交通路への車両の割り当ての最適化、充電のスケジューリング等が電気と燃料の使用の正確な予測を必要とするため、機関にとって課題となっている。
センサベースの技術、データ分析、機械学習の最近の進歩は、この状況を改善することができるが、私たちの知る限り、関連するすべてのデータを公共交通機関のルートレベルの予測モデルに統合するフレームワークは存在しない。
本稿では,tnのチャタヌーガ公共交通機関であるcartaのバス車両群から収集したデータを用いて,車両混合輸送車両の経路レベルエネルギー使用量を予測するための新しい枠組みを提案する。
本稿では,交通や気象条件を含むシステムレベルのデータと,位置追跡や燃料利用,電力使用など,高周波車両レベルのデータを取得するためのデータ収集およびストレージフレームワークを提案する。
街路マップや標高マップなど,様々な情報源からのデータの統合と浄化を行うための,ドメイン固有の手法とアルゴリズムを提案する。
最後に、統合データセット上で、ディープニューラルネットワーク、決定木、線形回帰を含む機械学習モデルをトレーニングし、評価します。
その結果,ニューラルネットワークは正確な推定値を提供するが,他のモデルではエネルギー利用と道路や気象条件などの要因の関係を発見できることがわかった。
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