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Probabilistic Prediction of Energy Demand and Driving Range for Electric Vehicles with Federated Learning
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CR41GTR6MG8
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Geliefert zwischen Di., 30.12.2025 und Mi., 31.12.2025
Details
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.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783731513711
- Genre Technology Encyclopedias
- Lesemotiv Verstehen
- Anzahl Seiten 192
- Herausgeber KIT Scientific Publishing
- Größe H11mm x B148mm x T210mm
- EAN 9783731513711
- Titel Probabilistic Prediction of Energy Demand and Driving Range for Electric Vehicles with Federated Learning
- Autor Adam Thor Thorgeirsson
- Gewicht 370g
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