Distance to empty soft sensor for ford escape electric vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicle (EV) drivers require reliable distance to empty (DTE) indication to plan their trips. In the current study, feed forward neural networks based soft sensors were designed to accurately predict DTE in a Ford Escape EV. The proposed DTE soft sensors were trained on actual drive cycle data and rated DTE using Levenberg Marquardt, Bayesian Regularization and Scaled Conjugate Gradient algorithms. Regression models were also developed for comparisons. Primary results show that the Bayesian Regularization trained soft sensor network with eleven hidden layer neurons achieved the highest testing accuracy (99.64%) among the two layered networks, followed by the Levenberg Marquardt (two layered, eleven hidden layer neurons, testing accuracy 99.62%) and Scaled Conjugate Gradient trained networks (two layered, seven hidden layer neurons, testing accuracy 99.49%). The linear and non linear regression models attained 96.19% and 97.53% accuracies respectively. Deeper soft sensor networks yielded better prediction accuracies at higher computation times. The five layered Bayesian Regularization trained network (with ten neurons in each hidden layer) maximized DTE prediction accuracy to 99.89%, but at the cost of 1175% more training time as compared to the best performing two layered network soft sensor. An optimal choice of prediction accuracy considering reasonable computation timescales can help reduce range anxiety of EV users significantly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».