Bränsleförbrukning utgör en av nyckelfaktorerna för att avgöra hur mycket det kostar att använda tunga lastbilar. En köpare av en tung lastbil kan därmed begära en uppskattning av hur mycket bränsle ett givet fordon förbrukar. Scania använder sig av en modulär designprincip vid fordonskonstruktion, vilket ger kunden möjlighet att bestämma vilka byggnadsblock som ska utgöra ett fordon. Detta gör att det kan vara omöjligt att mäta förbrukningen av ett tidigare icke-producerat fordon.
Den här studien undersöker exaktheten av maskininlärningsalgoritmer för att estimera bränsleförbrukning av tunga lastbilar. Studien genomförs vid Scania, som även tillhandahåller data. Användbarheten av olika in-parametrar undersöks. Algoritmernas prestanda utvärderas genom att rapportera det kvadrerade felvärdet uppmätt mellan det riktiga uppmätta värdet och det av algoritmen uppskattade värdet. Bränsleförbrukning estimeras för simulerad data och för uppmätta värden från fordon i bruk. Tre kategorier av algoritmer undersöks: Artificiella neurala nätverk, linjär regression och K-nearest neighbor. Jämförelsen mellan algoritmer använder statistisk hypotes-testning.
Resultatet visar att parametern som beskriver vilket land fordonet registrerats i förbättrar samtliga algoritmers estimering. Den statistiska utvärderingen finner att artificiella neurala nätverk ger de lägsta felet av de tre kategorierna av algoritmer i estimering av simulerade och uppmätta värden. De slutgiltiga modellernas exakthet är jämförbar med resultat från tidigare studier.