論文の概要: Fuel Consumption Prediction: A Comparative Analysis of Machine Learning Paradigms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21034v1
• Date: Sun, 22 Mar 2026 03:08:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.200127
• Title: Fuel Consumption Prediction: A Comparative Analysis of Machine Learning Paradigms
• Title（参考訳）: 燃料消費予測:機械学習パラダイムの比較分析
• Authors: Ali Akram,
• Abstract要約: 本研究は, 自動車の燃費を決定する要因について, セミナルモータトレンドデータセットを用いて検討した。 厳密な定量的分析を通じて効率の物理的要因を規定する。 研究によると、本質的な車両の効率は、物理的設計パラメータ、重量、変位によって決定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automotive industry is under growing pressure to reduce its environmental impact, requiring accurate predictive modeling to support sustainable engineering design. This study examines the factors that determine vehicle fuel consumption from the seminal Motor Trend dataset, identifying the governing physical factors of efficiency through rigorous quantitative analysis. Methodologically, the research uses data sanitization, statistical outlier elimination, and in-depth Exploratory Data Analysis (EDA) to curb the occurrence of multicollinearity between powertrain features. A comparative analysis of machine learning paradigms including Multiple Linear Regression, Support Vector Machines (SVM), and Logistic Regression was carried out to assess predictive efficacy. Findings indicate that SVM Regression is most accurate on continuous prediction (R-squared = 0.889, RMSE = 0.326), and is effective in capturing the non-linear relationships between vehicle mass and engine displacement. In parallel, Logistic Regression proved superior for classification (Accuracy = 90.8%) and showed exceptional recall (0.957) when identifying low-efficiency vehicles. These results challenge the current trend toward black-box deep learning architectures for static physical datasets, providing validation of robust performance by interpretable and well-tuned classical models. The research finds that intrinsic vehicle efficiency is fundamentally determined by physical design parameters, weight and displacement, offering a data-driven framework for how manufacturers should focus on lightweighting and engine downsizing to achieve stringent global sustainability goals.
• Abstract（参考訳）: 自動車業界は環境への影響を減らし、持続可能なエンジニアリング設計を支援するために正確な予測モデルを必要としている。 本研究では,厳密な定量的分析により,自動車の燃費を決定する要因について検討した。 手法としては,データサニタイズ,統計的外れ値除去,深部探査データ分析(EDA)を用いて,パワートレイン特性間の多重線形性の発生を抑制する。 複数の線形回帰、サポートベクトルマシン(SVM)、ロジスティック回帰を含む機械学習パラダイムの比較分析を行い、予測の有効性を評価した。 SVM回帰は連続予測(R-squared = 0.889, RMSE = 0.326)において最も正確であり、車両質量とエンジン変位の間の非線形関係を捉えるのに有効である。 並行して、ロジスティック回帰は分類(精度=90.8%)に優れており、低効率車両を特定する際には例外的なリコール(0.957)を示した。 これらの結果は、静的な物理データセットのためのブラックボックス深層学習アーキテクチャに対する現在のトレンドに挑戦し、解釈可能でよく調整された古典モデルによる堅牢な性能の検証を提供する。 この研究は、本質的な車両効率は、物理的設計パラメータ、重量、変位によって根本的に決定され、製造業者が厳しい世界的な持続可能性目標を達成するために、軽量化とエンジンの縮小に集中するためのデータ駆動フレームワークを提供する。

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