Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Charging Data Analysis and Classification

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F24%3A10256366" target="_blank" >RIV/61989100:27240/24:10256366 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27730/24:10256366

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10772676&utm_source=scopus&getft_integrator=scopus" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10772676&utm_source=scopus&getft_integrator=scopus</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/INDEL62640.2024.10772676" target="_blank" >10.1109/INDEL62640.2024.10772676</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Charging Data Analysis and Classification

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This study develops a classification model for Electric Vehicles (EVs) using data from EV charging stations. Utilizing a dataset of six charging sessions, a deep learning algorithms, Auto-Encoders, was implemented to classify EVs based on charging time, energy consumption, and charging patterns. The model&apos;s effectiveness is assessed through accuracy and precision, offering insights into optimizing EV charging infrastructure and services.

  • Název v anglickém jazyce

    Charging Data Analysis and Classification

  • Popis výsledku anglicky

    This study develops a classification model for Electric Vehicles (EVs) using data from EV charging stations. Utilizing a dataset of six charging sessions, a deep learning algorithms, Auto-Encoders, was implemented to classify EVs based on charging time, energy consumption, and charging patterns. The model&apos;s effectiveness is assessed through accuracy and precision, offering insights into optimizing EV charging infrastructure and services.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2024 15th International Symposium on Industrial Electronics and Applications, INDEL 2024 : Proceedings

  • ISBN

    979-8-3503-5233-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1-6

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Banja Luka

  • Datum konání akce

    6. 11. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku