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11.04.2015 | Methodologies and Application | Ausgabe 7/2016

Soft Computing 7/2016

On modeling microscopic vehicle fuel consumption using radial basis function neural network

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 7/2016
Autoren:
Jian Huang, Yanni Wang, Zheli Liu, Boyuan Guan, Dan Long, Xiaoping Du
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Abstract

Energy conservation is one of the central challenges for the transportation system today. A variety of microscopic vehicle fuel consumption models have been developed to support eco-friendly transport strategies. However, most existing models are regression based and are sensitive to the vehicle-specific parameters and the operating conditions, therefore, an expensive and time-consuming calibration procedure is always indispensable in these models’ application. In this paper, we propose an artificial neural network-based model to avoid the calibration problem. The main works include: (1) collect extensive field datasets such as large-scale controller area network bus to reflect the local transportation environment’s fuel consumption characteristics; (2) conduct correlational analysis to identify the key fuel consumption influence factors; (3) develop a radial basis function neural network-based learning model to capture the nonlinear relationship between the key factors and the corresponding fuel consumption values based on the collected training datasets. The proposed model can give a reasonable prediction of instantaneous fuel consumption without calibration. The effectiveness of the proposed model is validated from a combination of both in-lab and field experiments.

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Literatur
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