文献

J-GLOBAL ID：201702223278119789   整理番号：17A1358700

電気自動車の残存運転範囲に影響を及ぼす因子の批判的レビュー【Powered by NICT】

A critical review of factors influencing the remaining driving range of electric vehicles

著者 (3件)： Smuts Martin (Department of Computing Sciences, Nelson Mandela Metropolitan University (NMMU), Port Elizabeth, South Africa) ,  Scholtz Brenda (Department of Computing Sciences, Nelson Mandela Metropolitan University (NMMU), Port Elizabeth, South Africa) ,  Wesson Janet (Department of Computing Sciences, Nelson Mandela Metropolitan University (NMMU), Port Elizabeth, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NextComp  ページ： 196-201  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 距離不安は,電気自動車(EV)の採用へのバリアである。範囲不安に影響する因子の一つは,これらの車両の残存走行距離(RDR)である。RDRを推定のために使用した既存モデルはしばしば単純化され,限られた数の因子に依存している。RDRは,環境と行動条件下で変化するパラメータである。これらの条件に関連する要因とRDR推定に及ぼすそれらの影響が研究者によってしばしば無視されている。本論文の目的は,RDRに影響する重要な因子を同定するために文献を注意深く分析することである。関連文献の批判的レビューはEVのRDRに影響する鍵となる因子の分類を提案するために用いた。本論文の知見は,五つの重要な因子はRDRに影響し,50以上のデータ属性はRDR計算中の入力として用いることができることを明らかにした。正確なRDR推定を提示する運転者の範囲不安を低下させ,それによってEVの採用率を改善できる。本論文では,重要な因子の包括的分類法の研究,EVのより正確なRDRを計算知的にビッグデータ分析モデルに使用できることを関連データ属性と共にへの寄与を提供した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 走行距離 ,  モデル ,  *電気自動車 ,  簡素化
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  分析モデル ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電気自動車 ,  残存 ,  因子 ,  レビュー