論文の概要: Data-driven Energy Consumption Modelling for Electric Micromobility using an Open Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17632v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 17:01:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:12.450858
• Title: Data-driven Energy Consumption Modelling for Electric Micromobility using an Open Dataset
• Title（参考訳）: オープンデータセットを用いたマイクロモビリティのためのデータ駆動エネルギー消費モデル
• Authors: Yue Ding, Sen Yan, Maqsood Hussain Shah, Hongyuan Fang, Ji Li, Mingming Liu,
• Abstract要約: 本稿では,E-ScootersとE-Bikesに関連するエネルギーモデリング研究のためのオープンデータセットを提案する。 本稿では,一組の機械学習アルゴリズムを用いて,データセットに基づくエネルギー消費モデリングの包括的解析を行う。 本研究は,データ駆動モデルに対して,エネルギー消費量を推定する数学的モデルと比較して,顕著な優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.000804135802873
• License:
• Abstract: The escalating challenges of traffic congestion and environmental degradation underscore the critical importance of embracing E-Mobility solutions in urban spaces. In particular, micro E-Mobility tools such as E-scooters and E-bikes, play a pivotal role in this transition, offering sustainable alternatives for urban commuters. However, the energy consumption patterns for these tools are a critical aspect that impacts their effectiveness in real-world scenarios and is essential for trip planning and boosting user confidence in using these. To this effect, recent studies have utilised physical models customised for specific mobility tools and conditions, but these models struggle with generalization and effectiveness in real-world scenarios due to a notable absence of open datasets for thorough model evaluation and verification. To fill this gap, our work presents an open dataset, collected in Dublin, Ireland, specifically designed for energy modelling research related to E-Scooters and E-Bikes. Furthermore, we provide a comprehensive analysis of energy consumption modelling based on the dataset using a set of representative machine learning algorithms and compare their performance against the contemporary mathematical models as a baseline. Our results demonstrate a notable advantage for data-driven models in comparison to the corresponding mathematical models for estimating energy consumption. Specifically, data-driven models outperform physical models in accuracy by up to 83.83% for E-Bikes and 82.16% for E-Scooters based on an in-depth analysis of the dataset under certain assumptions.
• Abstract（参考訳）: 交通渋滞と環境劣化のエスカレート課題は、都市空間におけるE-Mobilityソリューションの導入の重要性を浮き彫りにしている。 特に、E-scootersやE-bikesのようなマイクロE-Mobilityツールは、この移行において重要な役割を担い、都市通勤者にとって持続可能な代替手段を提供する。 しかし,これらのツールのエネルギー消費パターンは,実際のシナリオにおける有効性に影響を与える重要な側面であり,旅行計画や利用者の信頼性向上に不可欠である。 この効果のために、近年の研究では、特定の移動手段や条件のためにカスタマイズされた物理モデルを利用しているが、これらのモデルは、詳細なモデル評価と検証のためのオープンデータセットが欠如していることから、現実のシナリオにおける一般化と有効性に苦慮している。 このギャップを埋めるために、我々の研究はアイルランドのダブリンで収集されたオープンデータセットを示し、特にE-ScootersとE-Bikesに関するエネルギーモデリング研究のために設計されている。 さらに,一組の機械学習アルゴリズムを用いて,データセットに基づくエネルギー消費モデリングの包括的解析を行い,その性能を現代数学モデルと比較する。 本研究は,データ駆動モデルに対して,エネルギー消費量を推定する数学的モデルと比較して,顕著な優位性を示すものである。 具体的には、データ駆動モデルは、特定の仮定の下でデータセットの詳細な分析に基づいて、Eバイクで83.83%、Eスクーターで82.16%の精度で物理モデルを上回っている。

関連論文リスト

• Evaluating the effects of Data Sparsity on the Link-level Bicycling Volume Estimation: A Graph Convolutional Neural Network Approach [54.84957282120537]
  本稿では,リンクレベルの自転車のボリュームをモデル化するために,グラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを利用する最初の研究について述べる。 オーストラリア,メルボルン市全体での年間平均自転車数(AADB)を,Strava Metro の自転車数データを用いて推定した。 以上の結果から,GCNモデルは従来のAADB数予測モデルよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T04:53:18Z)
• Impact of ML Optimization Tactics on Greener Pre-Trained ML Models [46.78148962732881]
  本研究の目的は,画像分類データセットと事前学習モデルの解析,最適化モデルと非最適化モデルを比較して推論効率を向上させること,最適化の経済的影響を評価することである。 画像分類におけるPyTorch最適化手法(動的量子化、トーチ・コンパイル、局所プルーニング、グローバルプルーニング)と42のHugging Faceモデルの影響を評価するための制御実験を行った。 動的量子化は推論時間とエネルギー消費の大幅な削減を示し、大規模システムに非常に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T16:23:03Z)
• Evaluating the Energy Efficiency of Few-Shot Learning for Object Detection in Industrial Settings [6.611985866622974]
  本稿では、下流タスクに標準オブジェクト検出モデルを適用するための微調整手法を提案する。 開発モデルにおけるエネルギー需要のケーススタディと評価について述べる。 最後に、このトレードオフを、カスタマイズされた効率係数測定によって定量化する新しい方法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T11:41:30Z)
• QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
  モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。 例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T00:21:44Z)
• FedWOA: A Federated Learning Model that uses the Whale Optimization Algorithm for Renewable Energy Prediction [0.0]
  本稿では,フェデレート学習モデルについて紹介する。フェデレーション学習モデルは,プロシューマーエネルギーデータに基づいて訓練された局所ニューラルネットワークモデルの重みから,グローバル予測モデルを集約する。 その結果,FedAVGと比較して,MSEでは25%,MAEでは16%の精度でエネルギー予測モデルの精度を効果的に向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T05:44:18Z)
• DECODE: Data-driven Energy Consumption Prediction leveraging Historical Data and Environmental Factors in Buildings [1.2891210250935148]
  本稿では,建築エネルギー消費の予測を目的としたLong Short-Term Memory (LSTM)モデルを提案する。 LSTMモデルは、住宅や商業ビルの正確な短時間、中長期のエネルギー予測を提供する。 これは例外的な予測精度を示し、R2スコアは0.97で、平均絶対誤差(MAE)は0.007である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T11:02:53Z)
• Your Autoregressive Generative Model Can be Better If You Treat It as an Energy-Based One [83.5162421521224]
  本稿では,自己回帰生成モデルの学習のための独自のE-ARM法を提案する。 E-ARMは、よく設計されたエネルギーベースの学習目標を活用する。 我々は、E-ARMを効率的に訓練でき、露光バイアス問題を緩和できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-26T10:58:41Z)
• A Comparative Study on Energy Consumption Models for Drones [4.660172505713055]
  我々は、その物理的挙動から派生したドローンの5つの最も人気のあるエネルギー消費モデルをベンチマークする。 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) に基づくディープラーニングアーキテクチャを用いた新しいデータ駆動型エネルギーモデルを提案する。 実験の結果,LSTMに基づくアプローチは,研究中のデータセットに対して,他の数学的モデルよりも容易に優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T23:05:32Z)
• A Deep Learning Approach for Macroscopic Energy Consumption Prediction with Microscopic Quality for Electric Vehicles [0.0]
  本稿では,電気自動車の電力消費をマクロレベルでモデル化する機械学習手法を提案する。 エネルギー消費に影響を与えるすべての内部ダイナミクスは隠蔽されているが、集約レベルのエネルギー消費値がかなり正確に学習可能であることを示す。 このモデルは、リアルタイムの行動伝達モデルをサポートするために、POLARISトランスポーテーションシステムシミュレーションツールにデプロイされ、統合されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T01:20:32Z)
• Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future [73.03458424369657]
  公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z)
• Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data [53.51471969978107]
  スマートメータの大規模展開は、日々の負荷パターンの分散を探求する研究の動機となっている。 本稿では,電力消費パターンが変動性を示すメカニズムを明らかにすることを目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T16:56:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。