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Predicting the Torque Demand of a Battery Electric Vehicle for Real-World Driving Maneuvers Using the NARX Technique

Alhanouti, Muhammed 1; Gauterin, Frank ORCID iD icon 1
1 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000170280
Veröffentlicht am 26.04.2024
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2024
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2032-6653
KITopen-ID: 1000170280
Erschienen in World Electric Vehicle Journal
Verlag MDPI
Band 15
Heft 3
Seiten Art.-Nr.: 103
Vorab online veröffentlicht am 08.03.2024
Nachgewiesen in Dimensions
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