Deep learning long short-term memory methods for instantaneous fuel consumption prediction: Experimental study and comparison of modeling strategies
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
100
Lista 2024
| Status: | |
| Autorzy: | Grabowski Łukasz, Sochaczewski Rafał, Biały Michał |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2025 |
| Wersja dokumentu: | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 12 |
| Wolumen/Tom: | 19 |
| Strony: | 197 - 209 |
| Impact Factor: | 1,3 |
| Web of Science® Times Cited: | 0 |
| Scopus® Cytowania: | 0 |
| Bazy: | Web of Science | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 1 listopada 2025 |
| Abstrakty: | angielski |
| This paper presents an empirical study on the prediction of the instantaneous fuel consumption of public transport buses using LSTM type recurrent neural networks. The analyses were conducted on selected repetitive Sort 2 driv- ing cycles. This allowed for stable test conditions and control of data variability. For the analyses, valid measure- ments including vehicle speed, accelerator pedal position (APP) and instantaneous fuel consumption (l/h) were used. Five LSTM modelling strategies were developed and compared: a baseline model, an in-depth model with dropout, an advanced model with callbacks, a model with a special weighted loss function for idling periods and a FuelNet model for fuel consumption prediction. The results indicate high prediction performance (MAE, RMSE, R²) and the potential for practical implementation of the model in fleet management systems. |
