Comprehensive Comparison of Multi-Physics and Deep Learning Modelling Approaches for Data- Driven Prediction of Traction Energy Demand
Reimann, Sebastian
1; Tesar, Markus
1; Gratzfeld, Peter 1
1 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Tesar, Markus
1; Gratzfeld, Peter 11 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-66547-587-7 KITopen-ID: 1000154593 |
| Erschienen in | 2022 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC) |
| Veranstaltung | IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC 2022), Merced, CA, USA, 01.11.2022 – 04.11.2022 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Vorab online veröffentlicht am | 05.01.2023 |
| Nachgewiesen in | Scopus OpenAlex Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |