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

    Stefan Scheubner

    Band 96 von Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik
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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.

    Umfang: X, 159 S.

    Preis: 43.00 €

    Fächer:

    Maschinenbau und Verfahrenstechnik 

    Schlagwörter:

    Elektromobilität Vorhersagen Algorithmen Fahrzeugtechnik Energiemanagement E-Mobility Forecasting Algorithms Vehicle Technology Energy Management

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    Scheubner, S. 2022. Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000143200
    Scheubner, S., 2022. Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000143200
    Scheubner, S. Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles Using Data-driven Learning Models. KIT Scientific Publishing, 2022. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000143200
    Scheubner, S. (2022). Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000143200
    Scheubner, Stefan. 2022. Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles Using Data-driven Learning Models. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000143200



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    Lizenz

    Dieses Buch wurde im Open Access Format publiziert. Es gelten die Bestimmungen der Creative Commons Attribution 4.0 Lizenz (falls nicht anders vermerkt). Sie berechtigt die uneingeschränkte Nutzung, Vervielfältigung und Verbreitung in jeglichen Medien, solange das Werk angemessen zitiert wird. Das Urheberrecht behalten die Autorinnen und Autoren.

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    Dieses Buch ist Peer reviewed. Informationen dazu finden Sie hier

    Weitere Informationen

    Veröffentlicht am 3. Juni 2022

    Sprache

    Englisch

    Seitenanzahl:

    192

    ISBN
    Paperback 978-3-7315-1166-3

    DOI
    https://doi.org/10.5445/KSP/1000143200