M.Sc. Adam Thor Thorgeirsson
- Probabilistic Prediction of Energy Demand and Driving Range for Electric Vehicles with Federated Learning
- Prüfung: 25.04.2024
- Forschungsgruppe:
- adam thorgeirsson ∂ partner kit edu
Titel |
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Probabilistic Prediction of Energy Demand and Driving Range for Electric Vehicles with Federated Learning |
Titel |
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Verteiltes Lernen für die Verbrauchs- und Reichweitenprädiktion von Elektrofahrzeugen |
Titel | Quelle | Autor |
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Probabilistic Predictions with Federated Learning | Entropy 2021, 23(1), 41 |
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Evaluating system architectures for driving range estimation and charge planning for electric vehicles | Software: Practice and Experience. Online Early Access. Wiley, New Jersey, USA. |
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An Investigation into Key Influence Factors for the Everyday Usability of Electric Vehicles | IEEE Open Journal of Vehicular Technology, Online Early Access. IEEE, New York, USA. |
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A Stochastic Range Estimation Algorithm for Electric Vehicles Using Traffic Phase Classification | IEEE Transactions on Vehicular Technology |
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Absicherung der Reichweitenschätzung basierend auf aufgezeichneten Realdaten | ATZ extra, Sonderheft 5/2019, Springer Verlag, Switzerland |
Petersen, P. Otten, S. |
Titel |
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Entwicklung eines Verfahrens zur Erkennung von Corner-Cases in Verbrauchs- und Reichweitenprognosen |
Entwicklung eines Verfahrens zur prädiktiven Klassifizierung der Verkehrsphase |