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Gestion intelligente de l'énergie par renforcement pour hybride électrique
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Dernière mise à jour : mai 19, 2024 09:20:50 HAEAfficher toutes les modificationsAfficher toutes les modifications
Caractéristiques de l'objet
- État
- ISBN-13
- 9783031003752
- Type
- NA
- Publication Name
- NA
- ISBN
- 9783031003752
- Book Title
- Reinforcement Learning-Enabled Intelligent Energy Management for Hybrid Electric Vehicles
- Item Length
- 9.3in
- Original Language
- English
- Publisher
- Springer International Publishing A&G
- Publication Year
- 2019
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Genre
- Technology & Engineering
- Topic
- Mechanical, Electrical, Automotive
- Item Width
- 7.5in
- Item Weight
- 7.3 Oz
- Number of Pages
- X, 90 Pages
À propos de ce produit
Product Information
Powertrain electrification, fuel decarburization, and energy diversification are techniques that are spreading all over the world, leading to cleaner and more efficient vehicles. Hybrid electric vehicles (HEVs) are considered a promising technology today to address growing air pollution and energy deprivation. To realize these gains and still maintain good performance, it is critical for HEVs to have sophisticated energy management systems. Supervised by such a system, HEVs could operate in different modes, such as full electric mode and power split mode. Hence, researching and constructing advanced energy management strategies (EMSs) is important for HEVs performance. There are a few books about rule- and optimization-based approaches for formulating energy management systems. Most of them concern traditional techniques and their efforts focus on searching for optimal control policies offline. There is still much room to introduce learning-enabled energy management systems founded in artificial intelligence and their real-time evaluation and application. In this book, a series hybrid electric vehicle was considered as the powertrain model, to describe and analyze a reinforcement learning (RL)-enabled intelligent energy management system. The proposed system can not only integrate predictive road information but also achieve online learning and updating. Detailed powertrain modeling, predictive algorithms, and online updating technology are involved, and evaluation and verification of the presented energy management system is conducted and executed.
Product Identifiers
Publisher
Springer International Publishing A&G
ISBN-10
3031003756
ISBN-13
9783031003752
eBay Product ID (ePID)
21057290109
Product Key Features
Book Title
Reinforcement Learning-Enabled Intelligent Energy Management for Hybrid Electric Vehicles
Original Language
English
Format
Trade Paperback
Language
English
Topic
Mechanical, Electrical, Automotive
Publication Year
2019
Genre
Technology & Engineering
Number of Pages
X, 90 Pages
Dimensions
Item Length
9.3in
Item Width
7.5in
Item Weight
7.3 Oz
Additional Product Features
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Tk1-9971
Table of Content
Preface.- Introduction.- Powertrain Modeling and Reinforcement Learning.- Prediction and Updating of Driving Information.- Evaluation of Intelligent Energy Management System.- Conclusion.- References.- Author's Biography.
Copyright Date
2019
Series
Synthesis Lectures on Advances in Automotive Technology Ser.
Illustrated
Yes
Description de l'objet du vendeur
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Fairfield, Ohio, États-Unis
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Lieux exclus :
Adresses militaires ou navales, Alaska/Hawaii, Barbade, Biélorussie, Guadeloupe, Guyane française, Libye, Martinique, Nouvelle-Calédonie, Panama, Papouasie-Nouvelle-Guinée, Polynésie française, Protectorats des États-Unis, Russie, Réunion, Samoa, Ukraine, Venezuela
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