Sondage sur les véhicules électriques et un réseau de neurones artificiels multifonctionnel pour prédire la consommation d'énergie dans les véhicules entièrement électriques

Cette étude contient un sondage sur l'architecture des véhicules électriques et une application de réseau de neurones artificiels pour la prédiction de la consommation d'énergie dans les véhicules entièrement électriques. Dans cette étude, le terme « véhicules électriques » (VE) fait référence à divers types de véhicules électrifiés. Les technologies derrière ces véhicules électriques ont également été discutées. Le sondage se concentre sur les véhicules électriques hybrides (VEH), les véhicules entièrement électriques (VAE) et les véhicules électriques hybrides rechargeables (VEHR). L'étude présente également la simulation de conception d'un VEH typique. Un véhicule électrique hybride a été conçu en utilisant ADVISOR, et il a été comparé à une autre voiture connue sous le nom de voiture cible. La consommation de carburant de la voiture conçue s'est révélée être inférieure à celle de la voiture cible. L'étude a également introduit un modèle de réseau de neurones artificiels multifonctionnel pour prédire la consommation d'énergie électrique dans les véhicules entièrement électriques. Le modèle proposé a neuf variables d'entrée, qui sont des fonctions virtuelles calculées à partir des neuf paramètres sélectionnés à l'aide d'une formule de fonction virtuelle. Le nombre de variables d'entrée a été égalé au nombre de variables de sortie afin que le réseau de neurones artificiels puisse simuler une solution unique. Le modèle proposé a été comparé à un modèle de fonction inverse à multiple sortie d'un réseau de neurones artificiels. La précision du modèle proposé était de 1,24 à 6,85 fois supérieure à celle du modèle de fonction inverse pour les neuf études de cas considérées en termes d'erreur quadratique moyenne.