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| Autore: |
Scheubner Stefan
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| Titolo: |
Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models
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| Pubblicazione: | Karlsruhe, : KIT Scientific Publishing, 2022 |
| Descrizione fisica: | 1 online resource (192 p.) |
| Soggetto topico: | Mechanical engineering & materials |
| Soggetto non controllato: | Algorithmen |
| Algorithms | |
| E-Mobility | |
| Elektromobilität | |
| Energiemanagement | |
| Energy Management | |
| Fahrzeugtechnik | |
| Forecasting | |
| Vehicle Technology | |
| Vorhersagen | |
| Sommario/riassunto: | 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. |
| Titolo autorizzato: | Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models ![]() |
| ISBN: | 1000143200 |
| Formato: | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione: | Inglese |
| Record Nr.: | 9910576868503321 |
| Lo trovi qui: | Univ. Federico II |
| Opac: | Controlla la disponibilità qui |