Resumen

La ansiedad por la autonomía es uno de los factores más importantes que afectan la experiencia de conducción debido a la limitación de la capacidad de la batería. Una predicción robusta y precisa del consumo de energía del viaje del vehículo eléctrico puede guiar al conductor para asignar la energía de manera racional y aliviar la ansiedad por la autonomía. Dado que el compartir vehículos es el escenario de aplicación más grande de los vehículos eléctricos, es un desafío crítico en el área de investigación de movilidad compartida. En este documento, se propone un modelo de predicción del consumo de energía de viaje de vehículos eléctricos para mejorar la movilidad de los autos compartidos y reducir la ansiedad de los conductores, ya que se preocupan por la falta de potencia. Se utiliza una red neuronal recurrente con mecanismo de atención y una red neuronal profunda para construir el modelo. Para validar el modelo propuesto, se realiza una simulación basada en información de tráfico y de vehículos. Después de la simulación, los resultados experimentales muestran que

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Ansiedad por la autonomía; Predicción del consumo de energía; Vehículos eléctricos; Autos compartidos; Red neuronal; Simulación.
• Keywords:Mileage anxiety; Energy consumption prediction; Electric vehicles; Shared cars; Neural network; Simulation.