Electric vehicles survey and a multifunctional artificial neural network for predicting energy consumption in all-electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This study contains a survey on the architecture of electric vehicles and an artificial neural network application for prediction of energy consumption in all-electric vehicles. In this study, the term “electric vehicles” (EVs) refers to various types of electrified vehicles. The technologies behind these electric vehicles were also discussed. The survey focuses on hybrid electric vehicles (HEVs), pure electric vehicles (PEVs), and plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs). The study also presents the design simulation of a typical HEV. A hybrid electric vehicle was designed using ADVISOR, and it was compared with another car known as the targeted car. The fuel consumption of the designed car was found to be lower than that of the targeted car. The study also introduced a multifunctional artificial neural network model for predicting electrical energy consumption in all-electric vehicles. The proposed model has nine input variables, which are virtual functions calculated from the nine selected parameters using a virtual function formula. The number of input variables was made to be equal to the number of output variables so that the artificial neural network could simulate a unique solution. The proposed model was compared with a multi-output inverse function model of an artificial neural network. The accuracy of the proposed model was 1.24–6.85 times higher than that of the inverse function model for the nine case studies considered in terms of mean square error.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».