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Probabilistic Prediction of Energy Demand and Driving Range for Electric Vehicles with Federated Learning
Adam Thor Thorgeirsson
Livre broché | Anglais | Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik | n° 117
41,45 €
+ 82 points
Description
In this work, an extension of the federated averaging algorithm, FedAvg-Gaussian, is applied to train probabilistic neural networks. The performance advantage of probabilistic prediction models is demonstrated and it is shown that federated learning can improve driving range prediction. Using probabilistic predictions, routing and charge planning based on destination attainability can be applied. Furthermore, it is shown that probabilistic predictions lead to reduced travel time.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 192
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 117
Caractéristiques
- EAN:
- 9783731513711
- Format:
- Livre broché
- Dimensions :
- 148 mm x 11 mm
- Poids :
- 370 g
