An Ecolevel Estimation Method of Individual Driver Performance Based on Driving Simulator Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Accurately acquiring the ecolevel of individual driver performance is the precondition for more targeted ecodriving behavior optimization. Because of obvious advantage in mining hidden relationship, machine learning was adopted to explore the complicated relationship between driver performance and vehicle fuel consumption and thus to predict the ecolevel of individual driver performance in this study. Based on driving simulator tests, data of driver performance and vehicle fuel consumption were collected. The ecolevel was indicated as the ecoscore corresponding to vehicle fuel consumption. The model input was designed as 10 feature indexes of driver performance (e.g., percentage number, mean value, standard deviation, and power of applying acceleration pedal). The output was treated as ecoscore. Taking a number of one hundred of data segments in vehicle starting process as training sample, the optimal structure, functions, and learning rate of a backpropagation neural network model with three layers were obtained, after repeated model simulation experiments. The validation test of 16 sample data items showed that the mean prediction accuracy of our developed model was 92.89%. In addition, comparative analysis displayed that the performance of backpropagation neural network based model was better than linear regression based model and random forest based model, from the aspects of elapsed time and prediction accuracy in estimating the ecolevel of driver performance. The study results provide an effective method to grasp the ecolevel of driver performance and further contribute to driving behavior optimization towards vehicle fuel consumption and emissions reduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».