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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.

Stefan Scheubner
Algorithmen
Fahrzeugtechnik
Maschinenbau

DETAILS

  • Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models
  • Scheubner, Stefan
  • Kartoniert, 192 S.
  • graph. Darst.
  • Sprache: Englisch
  • 21 cm
  • ISBN-13: 978-3-7315-1166-3
  • Titelnr.: 96134193
  • Gewicht: 370 g
  • KIT Scientific Publishing (2022)
  • Herstelleradresse

    KIT Scientific Publishing

    Strasse am Forum 2

    76131 - DE Karlsruhe

    E-Mail: info@ksp.kit.edu

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