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저자정보
Namgyu Yoo (Korea University) Jiyu Lee (Korea University) Dahyeong Jeong (Korea University) Minho Jo (Korea University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,089 - 2,093 (5page)

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The Lithium battery consumption of EV (Electric Vehicle) is closely related to the air temperature which makes driver turn on the air conditioner or heater. Prediction of possible driving distance of EV is important for arriving at the destination or a charging station without shortage of energy. A random forest tree ensemble learning based prediction method of possible driving distance using field data is proposed and verified in this paper. The charging start time joint temperature feature which influences battery consumption is introduced and is used for the best-fitting prediction model.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Charging Start Time Joint Temperature Feature Selection
Ⅲ. Analytics of Possible Driving Distance
Ⅳ. Conclusion
References

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