Ensemble-Based Robust Model for Accurate Driving Range Estimation of EVs Leveraging Big Data
Notice bibliographique
Résumé
In the emergence of greener transportation, electric vehicles (EVs) play an important role, where the accurate pre-diction of the driving range is pivotal for alleviating driver range anxiety, serving as a foundation for spatial planning, operational strategies, and efficient charging infrastructure management. This study addresses the challenge of limited driving range in EVs and introduces an ensemble-based machine learning (ML) model for predicting the vehicle's driving range. By employing big data collected from the real world, this work investigates the appropriateness of various ML models, including extreme learning model (ELM), extreme gradient boosting (XGBoost), multiple linear regression (MLR), multilayer perceptron (MLP), deep MLP, random forests (RF), AdaBoost, and support vector regression (SVR) for the problem stated above. Extensive experimental analysis proves that the ensemble framework that exploits MLR and XGBoost predictors surmounts the existing solutions. It achieves an R2 score greater than 0.9 on both training and testing data subsets, exhibiting no overfitting issues, and boasting acceptable inference time. The findings offer a compelling solution for enhancing the estimation of EV driving range for practical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».