Prediction of electric vehicle charging duration time using ensemble machine learning algorithm and Shapley additive explanations
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) are the most important components of smart transportation systems. Limited driving range, prolonged charging times, and inadequate charging infrastructure are the key barriers to EV adoption. To address the problem of prolonged charging time, the simple approach of developing a new charging station to enhance the charging capacity may not work due to the limitation of physical space and strain on power grids. Prediction of precise EV charging time can assist the drivers in effective planning of their trips to alleviate range anxiety during trips. Therefore, this study employed four different ensemble machine learning (EML) algorithms: random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), categorical boosting, and light gradient boosting machine, for predicting EVs' charging time. The prediction experiments were based on 2 years of real-world charging event data from 500 EVs in Japan's private and commercial vehicles. The study emphasized predicting charging time for different charging modes, that is, normal and fast charging operations. The results indicate that EML models performed well under various scenarios, with the XGBoost model having the highest accuracy. Moreover, we also employ the newly developed Shapley additive explanation (SHAP) approach to tackle the non-interpretability issues of the ML algorithm by interpreting the XGBoost model outputs. The obtained SHAP value plots demonstrated the nonlinear relationship between explanatory variables and EV charging time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».