A survey of machine learning applications in advanced transportation systems: Trends, techniques, and future directions
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, artificial intelligence (AI) has revolutionized numerous sectors, including advanced transportation systems (ATS). This paper presents a comprehensive review of the latest machine learning (ML) applications within ATS, encompassing air, marine, and land transport modes. The review systematically categorizes and evaluates ML applications in four key subdomains : more-electric aircraft (MEA), all-electric ships (AES), high-speed rail (HSR), and electric vehicles (EV). A total of 124 articles were analyzed, spanning January 2014 to December 2023, to identify the global focus and results of ML in ATS. Our findings reveal that ML methods significantly improve predictive maintenance , energy management , fault diagnosis, and system optimization in ATS. However, the adoption and integration of ML face challenges related to data quality , model complexity, and real-time implementation. This review serves as a multidisciplinary research roadmap, considering ATS as a whole and taking a broad perspective of ML applications in ATS; highlighting open challenges and future directions, including dealing with data limitations, computational demands, applying transformers for time series forecasting, applying other emerging ML methods in ATS, and combining different ML approaches. The insights provided aim to facilitate further adoption of ML by both academia and industry, ultimately contributing to the evolution of intelligent and efficient transportation systems.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».