Ảnh bìa

Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models

Hiển thị phiên bản (1) khác

This work aims at improving the energy consumption forecast of electric vehicles by enhancing the prediction with a notion of uncertainty. The algorithm itself learns from driver and traffic data in a training set to generate accurate, driver-individual energy consumption forecasts.

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả chính: Scheubner, Stefan (auth)
Định dạng: Điện tử Chương của sách
Ngôn ngữ:Tiếng Anh
Được phát hành: Karlsruhe KIT Scientific Publishing 2022
Loạt:Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik
Những chủ đề:
Mechanical engineering & materials
Elektromobilität
Vorhersagen
Algorithmen
Fahrzeugtechnik
Energiemanagement
E-Mobility
Forecasting
Algorithms
Vehicle Technology
Energy Management
Truy cập trực tuyến:DOAB: download the publication
DOAB: description of the publication
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Miêu tả
Tóm tắt:This work aims at improving the energy consumption forecast of electric vehicles by enhancing the prediction with a notion of uncertainty. The algorithm itself learns from driver and traffic data in a training set to generate accurate, driver-individual energy consumption forecasts.
Mô tả vật lý:1 electronic resource (192 p.)
số ISBN:KSP/1000143200
9783731511663
Truy cập:Open Access

Những quyển sách tương tự