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Enregistrement W3006185976 · doi:10.1109/tits.2020.2971686

Novel Electric Bus Energy Consumption Model Based on Probabilistic Synthetic Speed Profile Integrated With HVAC

2020· article· en· W3006185976 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésUnavailabilityHVACEnergy consumptionSimulationEnergy (signal processing)Real-time computingAutomotive engineeringAir conditioningComputer scienceEngineeringProbabilistic logicSet (abstract data type)Reliability engineeringElectrical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel and generic model to calculate the Electric Bus Energy Consumption (EBEC) without the need for a high-resolution speed profile data. The proposed model generates a set of speed profiles using the basic information of the bus trip: trip time, trip length, and distances between successive bus stops. The generated speed profiles could accurately reflect the various traffic conditions and speed behaviors of real-world situations. Roadway Level of Service (LoS) is incorporated in the proposed model to simulate different traffic conditions. Further, a stochastic model for the bus speed profile is adopted to simulate the probability of the bus to stop at each on-route designated stop. The generated speed profiles are then inputted to an accurate EBEC model that considers the route topography, auxiliary loads (lighting, sound, and radio systems) and the impact of the weather conditions. The operation of the heat, ventilation and air conditioning system (HVAC) is also incorporated in the model using the thermal mass balance principle. Using the proposed model, the characteristics of EBEC on a given route can be evaluated through generating a set of speed profiles for the studied route. The proposed model provides transit network planners with a useful tool to appropriately design electric-based transit networks when there is a lack or unavailability of real-time and high resolution data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle