Analysis and Prediction Model of Fuel Consumption and Carbon Dioxide Emissions of Light-Duty Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Due to the alarming rate of climate change, fuel consumption and emission estimates are critical in determining the effects of materials and stringent emission control strategies. In this research, an analytical and predictive study has been conducted using the Government of Canada dataset, containing 4973 light-duty vehicles observed from 2017 to 2021, delivering a comparative view of different brands and vehicle models by their fuel consumption and carbon dioxide emissions. Based on the findings of the statistical data analysis, this study makes evidence-based recommendations to both vehicle users and producers to reduce their environmental impacts. Additionally, Convolutional Neural Networks (CNN) and various regression models have been built to estimate fuel consumption and carbon dioxide emissions for future vehicle designs. This study reveals that the Univariate Polynomial Regression model is the best model for predictions from one vehicle feature input, with up to 98.6% accuracy. Multiple Linear Regression and Multivariate Polynomial Regression are good models for predictions from multiple vehicle feature inputs, with approximately 75% accuracy. Convolutional Neural Network is also a promising method for prediction because of its stable and high accuracy of around 70%. The results contribute to the quantifying process of energy cost and air pollution caused by transportation, followed by proposing relevant recommendations for both vehicle users and producers. Future research should aim towards developing higher performance models and larger datasets for building APIs and applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».