Verbesserte Reichweitenvorhersage für Elektrofahrzeuge

Diese Fallstudie untersucht die Vorhersage der Reichweite von Elektrofahrzeugen durch Integration externer Kontextdaten und den Einsatz des maschinellen Lernens, insbesondere XGBoost. Wir analysieren konventionelle Modellbeschränkungen, präsentieren eine modulare Architektur und evaluieren das Modell mithilfe statistischer Metriken und SHAP-Werten. Anwendungsbeispiele reichen von Navigationssystemen bis hin zu EV-Flottenmanagement-Tools. Abschließend diskutieren wir Zukunftsperspektiven wie...