Abstract-I detta dokument studerar vi restid och energikostnadsprognoser vid eventuell framtida avgångstid för ett målinriktat vägsegment och fordon. Dessa två förutsägelser spelar en viktig roll för utformningen av avancerade förarassistanssystem (ADAS) som automatiskt kan hantera batteriladdning, energibesparing och ruttplanering för eldrivna fordon. Jämfört med det grundläggande problemet med tidsförutsägelse, som vanligtvis lär sig av de historiska och aktuella uppgifterna om själva restiden, är energikostnadsförutsägelsen ett mer komplext problem som omfattar flera kontextförhållanden och fordonsstatus mätt med olika tidsförändrade och tidsförändrade data. Vi definierar ett allmänt inlärningsproblem baserat på flera tidsinvarianta och tidsvarianta ingångar för att förena dessa två förutsägelser uppgifter. För att lösa det definierade inlärningsproblemet föreslår vi heterogen fördröjning inbäddning (HDE), som extraherar en informativ funktion utrymme för regressionsanalys och syftar till att uppnå tillfredsställande förutsägelse för framtida avgångstid. Den föreslagna HDE kategoriserar först historiska och aktuella data för en tidsvariant mätning i olika typer, sedan införlivar olika fördröjningsinställningar för att inbädda flera typer av tidsserie data, och slutligen tar överflödig information och buller från de genererade funktioner med ortogonal lokalitet bevarande projektion. Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna metoden är för både kortsiktiga och långsiktiga prognoser om restid och energikostnader.
I samma klass, Mu et al. föreslog en metod som använder heterogen fördröjning inbäddning (HDE) för att extrahera en informativ funktion utrymme för regressionsanalys av trafikdata REF.
Heterogeneous Delay Embedding for Travel Time and Energy Cost Prediction Via Regression Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}