論文の概要: Short-term prediction of construction waste transport activities using AI-Truck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04609v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 13:38:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 17:44:00.375308
• Title: Short-term prediction of construction waste transport activities using AI-Truck
• Title（参考訳）: AI-Truckを用いた建設廃棄物輸送活動の短期予測
• Authors: Meng Xu, Ke Han
• Abstract要約: 建設廃棄物運搬トラック(スラグトラック)は、都市部で最もよく見られる重荷車である。 本稿では, 都市規模でスラグトラック活動予測を行う上での課題について述べる。 ディープアンサンブル学習フレームワーク(AI-Truck)は、中国の成都の193 km$2$エリアにおいて、1km$times$1kmの解像度でスラグトラックの活動のレベルを予測するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.388620440053444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Construction waste hauling trucks (or `slag trucks') are among the most commonly seen heavy-duty vehicles in urban streets, which not only produce significant NOx and PM emissions but are also a major source of on-road and on-site fugitive dust. Slag trucks are subject to a series of spatial and temporal access restrictions by local traffic and environmental policies. This paper addresses the practical problem of predicting slag truck activity at a city scale during heavy pollution episodes, such that environmental law enforcement units can take timely and proactive measures against localized truck aggregation. A deep ensemble learning framework (coined AI-Truck) is designed, which employs a soft vote integrator that utilizes BI-LSTM, TCN, STGCN, and PDFormer as base classifiers to predict the level of slag truck activities at a resolution of 1km$\times$1km, in a 193 km$^2$ area in Chengdu, China. As a classifier, AI-Truck yields a Macro f1 close to 80\% for 0.5h- and 1h-prediction.
• Abstract（参考訳）: 建設廃棄物運搬用トラック(またはスラグトラック)は、都市部でよく見られる重荷車の一つであり、NOxやPMの排出量を多く生み出すだけでなく、道路や現場の逃亡ダストの主要な原因でもある。 スラグトラックは、地域交通と環境政策によって、一連の空間的および時間的アクセス制限を受ける。 本稿では, 環境法執行機関が局所トラック収集に対して, 時間的かつ積極的に対応できるように, 都市規模でスラグトラック活動を予測するという現実的な課題に対処する。 BI-LSTM, TCN, STGCN, PDFormerをベース分類器として利用し, 成都の193 km$^2$エリアにおいて, 1km$\times$1kmのスラグトラック活動のレベルを予測する, 深層アンサンブル学習フレームワーク (Coined AI-Truck) が設計されている。 分類器として、AI-Truckは、0.5hと1hの予測で80\%に近いマクロf1を得る。

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