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Optimales Energiemanagement mild elektrifizierter Antriebe unter realen Betriebsbedingungen mittels Prädiktionsalgorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens

This study explores energy management for hybrid electric vehicles. It analyzes strategies for system design and vehicle implementation. Focus is on ECMS, DP, and PMP. Predictive energy management and data-driven methods like Markov Chains, FFNN, and RNN are discussed. Online-ECMS shows significant...

Ausführliche Beschreibung

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1. Verfasser: Deufel, Felix
Format: Online
Sprache:Deutsch
Veröffentlicht: KIT Scientific Publishing 2025
Schlagworte:
Hybridelektrische Fahrzeuge
Energiemanagementstrategien
Maschinelles Lernen
Künstliche Neuronale Netze
Dynamische Programmierung
Hybrid electric vehicles
energy management strategies
machine learning
artificial neural networks
dynamic programming
thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes
Online-Zugang:ONIX_20251202T160246_9783731514268_36
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Zusammenfassung:This study explores energy management for hybrid electric vehicles. It analyzes strategies for system design and vehicle implementation. Focus is on ECMS, DP, and PMP. Predictive energy management and data-driven methods like Markov Chains, FFNN, and RNN are discussed. Online-ECMS shows significant savings potential.

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