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Ageing of refrigerated transport vehicles: development of a numerical predictive model

机译：冷藏运输车辆老化：数值预测模型的发展

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Ageing is a common problem for refrigerated vehicles. It involves both physio-chemical andmechanical factors. This phenomenon is quantified by the comparison of the ğ¾ value of the in-servicevehicles at twelve years of use with the ğ¾ value of their prototypes. The Datafrig® database, managedby Cemafroid, records more than 350 000 vehicles having almost one hundred features, including ğ¾coefficient values. This amount of data opens up the opportunity to predict the ageing by building anumerical model, using supervised machine learning techniques. This paper presents the developmentof a model using a random forest algorithm. Results based on a first dataset, composed of 1158 vehiclesextracted from the Datafrig® database, agree with the knowledge of the experts from field experienceas well as with previous studies based on statistical analysis. After a careful feature selection, the meanpercentage error reached by the model for this first dataset is estimated at 6%.
机译：老龄化是冷藏车辆的常见问题。 它涉及物理化学品和 机械因素。 通过比较载重的ğ¾价值来量化这种现象 与其原型的ğ¾值有12年的车辆。 DataFrig®数据库，管理 通过CEMAFROID，记录超过35万辆的车辆，包括近一百个功能，包括ğ¾ 系数值。 这笔数据量开辟了通过建立A构建的机会来预测老化 数值模型，采用监督机学习技术。 本文呈现了发展 用随机林算法的模型。 结果基于第一个数据集，由1158辆组成 从DataFrig®数据库中提取，同意专家的实地经验 以及以前的基于统计分析的研究。 经过仔细的特征选择，平均值 第一个数据集模型达到的百分比估计为6％。

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