Ensemble machine learning-based algorithm for electric vehicle user behavior prediction

[Display omitted] •Real electric vehicle charging data from 252 users were analyzed.•Defining the data entropy/sparsity ratio (R) as an indicator for predicting algorithm selection.•Exploiting the benefit of using diffusion-based kernel density estimator (DKDE) for prediction with high R data.•Reduc...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Applied energy Jg. 254; S. 113732
Hauptverfasser:	Chung, Yu-Wei, Khaki, Behnam, Li, Tianyi, Chu, Chicheng, Gadh, Rajit
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 15.11.2019
Schlagworte:	algorithms artificial intelligence cost effectiveness Data entropy Data sparsity electric vehicles energy entropy EV user behavior prediction Kernel density estimator Machcine learning mathematical models prediction regression analysis variance Machcine learning Kernel density estimator Data sparsity Data entropy EV user behavior prediction
ISSN:	0306-2619, 1872-9118
Online-Zugang:	Volltext
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