Deep Learning Based Distributed Meta-Learning for Fast and Accurate Online Adaptive Powertrain Fuel Consumption Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Connected vehicle-based distributed meta-regression (CV-DMR) algorithms from our previous work facilitate online adaptive microscopic fuel consumption modeling, which can support model-based vehicle and powertrain control (MB-VPC) for fuel-efficient vehicle operations. By taking advantage of accessible online computational resources from connected vehicles (CVs) and CV remote data center, CV-DMR can adapt the microscopic fuel consumption model to an unseen driving condition with limited training data. However, the computational complexity of obtaining the normalized feature map in CV-DMR during training is high. It can take long time to adapt the model to a new driving condition, especially when the new driving condition is considerably different from the pre-learnt driving conditions. To reduce the computational complexity of learning/training, we propose to apply deep neural networks as the model representation method and newly design efficient deep learning based CV-supported distributed meta-learning (CV-DML) algorithms for adaptive fuel consumption modeling. To further generalize the model and reduce model adaptation time, the concept of meta-suggestion is newly proposed in CV-DML. Substantial proof-of-concept experiments are conducted with steady-state and transient vehicle engine data to evaluate the model performance in terms of model prediction accuracy, model adaptation speed, and fuel saving. Compared to the physical model and non-CV-supported model adaptation, the prediction accuracy of CV-DML is improved by 34%–87% and 17%–30%, respectively. Due to the improved accuracy, up to 9.4% of fuel is saved. To achieve the same the prediction accuracy and fuel saving, the model adaptation of CV-DML is 18 to 1,300 times faster than that of CV-DMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».