論文の概要: Modeling Electric Vehicle Car-Following Behavior: Classical vs Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24085v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 05:54:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.799866
• Title: Modeling Electric Vehicle Car-Following Behavior: Classical vs Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: 電気自動車の追従行動のモデル化:古典的対機械学習アプローチ
• Authors: Md. Shihab Uddin, Md Nazmus Shakib, Rahul Bhadani,
• Abstract要約: 本研究では,EV車追従行動の古典的モデルと機械学習モデルを比較した。 我々は、予測と実データの間のRMSEを最小化することにより、古典的モデルパラメータを校正した。 ランダムフォレストモデルは、スペーシング、スピード、ギャップタイプを入力として加速度を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49115431920688835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing adoption of electric vehicles (EVs) necessitates an understanding of their driving behavior to enhance traffic safety and develop smart driving systems. This study compares classical and machine learning models for EV car following behavior. Classical models include the Intelligent Driver Model (IDM), Optimum Velocity Model (OVM), Optimal Velocity Relative Velocity (OVRV), and a simplified CACC model, while the machine learning approach employs a Random Forest Regressor. Using a real world dataset of an EV following an internal combustion engine (ICE) vehicle under varied driving conditions, we calibrated classical model parameters by minimizing the RMSE between predictions and real data. The Random Forest model predicts acceleration using spacing, speed, and gap type as inputs. Results demonstrate the Random Forest's superior accuracy, achieving RMSEs of 0.0046 (medium gap), 0.0016 (long gap), and 0.0025 (extra long gap). Among physics based models, CACC performed best, with an RMSE of 2.67 for long gaps. These findings highlight the machine learning model's performance across all scenarios. Such models are valuable for simulating EV behavior and analyzing mixed autonomy traffic dynamics in EV integrated environments.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の普及は、交通の安全性を高め、スマートな運転システムを開発するために、運転行動の理解を必要とする。 本研究では,EV車追従行動の古典的モデルと機械学習モデルを比較した。 古典的なモデルには、インテリジェントドライバモデル(IDM)、最適速度モデル(OVM)、最適速度相対速度(OVRV)、単純化されたCACCモデルがある。 内燃機関(ICE)車両に追従するEVの実世界データセットを用いて,予測と実データ間のRMSEを最小化することにより,従来のモデルパラメータを校正した。 ランダムフォレストモデルは、スペーシング、スピード、ギャップタイプを入力として加速度を予測する。 その結果、ランダムフォレストの精度が向上し、RMSEは0.0046(medium gap)、0.0016(long gap)、0.0025(extra long gap)となった。 物理学に基づくモデルの中で、CACCは2.67のRMSEを長間隔で使用し、最高の性能を発揮した。 これらの結果は、すべてのシナリオにわたる機械学習モデルのパフォーマンスを強調している。 このようなモデルは、EVの挙動をシミュレートし、EV統合環境での混合自律性トラフィックダイナミクスの分析に有用である。

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