Rækkeviddeestimering: evidensgrundlaget

14 publikationer efter studietype. Omfang er ikke det samme som styrke — det samme antal kan enten være et afklaret spørgsmål eller en bunke kommentarer, og hvilket af de to det er, afhænger næsten udelukkende af denne fordeling. Indsamlet fra PubMed og Crossref; publikationstype som registreret af kilden.

Hvad denne litteratur består af

En rimelig mængde litteratur, men vægtet mod reviews og observationelle studier snarere end forsøg. Det er tilstrækkeligt til at beskrive et fænomen og sjældent tilstrækkeligt til at fastslå, at en intervention virker.

Den vigtigste forskel er mellem syntese og primærforskning. En metaanalyse samler forsøg og er det tætteste, et forskningsfelt kommer på et afklaret svar. Et narrativt review er én gruppes læsning af det samme materiale og kan være selektivt uden at være uredeligt. At tælle dem sammen, som de fleste citationstællinger gør, tilslører netop det, man ønsker at vide.

Stadig aktivt. Den nyeste artikel her er fra 2026, så dette er et felt, hvor et svar skrevet i dag måske ikke holder ret længe. Udgivelsesår som registreret af PubMed og Crossref.

Hvordan denne side er opbygget

Alt ovenstående er beregnet ud fra de citationer, denne side har indsamlet fra PubMed og Crossref, og er ikke skrevet i hånden. Når den ugentlige indsamling finder en ny artikel om dette emne, ændres disse tal, og karakteristikken ændres med dem. Det er hele pointen: en håndskrevet påstand om, hvor stærkt et evidensgrundlag er, begynder at forældes den dag, den skrives.

Publikationstypen er den, kilden har registreret. Det er ikke perfekt — tidsskrifter mærker inkonsekvent, og en artikel indekseret som et "review" kan være et systematisk review — så betragt intervallerne som tilnærmelsesvise. De er præcise nok til at skelne en forsøgslitteratur fra en kommentarlitteratur, hvilket er den forskel, der betyder noget.

Mærkede kemikalieflasker, der står sammen på en laboratoriebænk — 564dude · CC BY-SA 3.0 · Wikimedia Commons

Det stærkeste arbejde om dette emne

Sorteret efter studiedesign først, derefter aktualitet. Hele sættet er anført i referencerne nedenfor.

Effekt af omgivelsestemperatur på elbilers energiforbrug og rækkevidde: modeldefinition og sensitivitetsanalyse baseret på data fra Nissan Leaf — Iora P, Tribioli L, 2019, tidsskriftsartikel
Modellering og forudsigelse af elbilers energiforbrug baseret på vejinformation — Wang J, Besselink I, Nijmeijer H, 2015, tidsskriftsartikel
Maskinlæringsbaseret usikkerhedskvantificering for energiforbrug og estimering af rækkevidde i elektriske godskøretøjer — Gandhi M, Chaudhari A, 2026, tidsskriftartikel
Estimering af energiforbrug i batteri-elektriske motorcykler ved brug af en virtuel køretøjsmodel og udvikling af et skræddersyet målesystem — Göntér Á, Sipos T, 2026, tidsskriftartikel
Integreret modelkonstruktion til estimering af ladetilstand i litiumbatterier til elbiler — Liu Y, Dun W, 2024, tidsskriftartikel
Simuleringsmodel til visualisering og analyse af forudsigelsen af energiforbrug for elbiler i Matlab/Simulink — Janković F, Mujović S, 2023, tidsskriftartikel
Analyse af energikostninger og forudsigelse af driftsrækkevidde baseret på virkelig anvendelse af mellemtunge og tunge elektriske køretøjer i USA — Qiu Y, Dobbelaere C, Song S, 2023, tidsskriftsartikel
Estimering af rækkevidde for elbiler ved brug af regressionsteknikker — Ahmed M, Mao Z, Zheng Y et al., 2022, tidsskriftartikel
Forskning i etablering af en model for energidistribution i køretøjer og optimering af energiforbrug baseret på elektrisk hybridsystem — Liang P, He H, Cui H et al., 2021, tidsskriftsartikel
Hurtig evalueringsmetode for nøjagtigheden af rækkeviddeestimering for rene elbiler baseret på CLTC-P — Dai T, Zhou B, Zhang Y et al., 2021, tidsskriftartikel

Hvor meget forskning er der om rækkeviddeestimering?

14 publikationer er indekseret her, hvoraf 0 er forsøg og 0 er syntesestudier.

Betyder mere forskning en stærkere konklusion?

Nej. Sammensætning betyder mere end mængde — fem randomiserede forsøg understøtter en påstand langt bedre end halvtreds kommentarer, og citationstal skelner ikke mellem dem.

Hvor aktuelt er dette?

Den nyeste artikel indekseret her er fra 2026. Datasættet opdateres ugentligt fra PubMed og Crossref.

Hvorfor giver denne side ikke mig svaret?

Fordi det kræver læsning at sammenfatte en litteratur til en konklusion, og at gøre det automatisk er, hvordan sikker nonsens bliver publiceret. Denne side viser, hvor meget vægt en konklusion kan bære; artiklerne på dette websted står for tolkningen.

References

Every citation below links to the original peer-reviewed record on PubMed or via DOI. Nothing here is a substitute for medical advice.

Effect of Ambient Temperature on Electric Vehicles’ Energy Consumption and Range: Model Definition and Sensitivity Analysis Based on Nissan Leaf Data Iora P, Tribioli L · World Electric Vehicle Journal · 2019 · Journal article DOI
Electric Vehicle Energy Consumption Modelling and Prediction Based on Road Information Wang J, Besselink I, Nijmeijer H · World Electric Vehicle Journal · 2015 · Journal article DOI
Machine learning-based uncertainty quantification for energy consumption and driving range estimation in electric cargo vehicles Gandhi M, Chaudhari A · Energy Informatics · 2026 · Journal article DOI
Estimation of Energy Consumption in Battery-electric Motorcycles Using a Virtual Vehicle Model and the Development of a Customized Measurement System Göntér Á, Sipos T · Periodica Polytechnica Transportation Engineering · 2026 · Journal article DOI
Research on electric vehicle energy consumption prediction based on BP neural network Ding R, Zhao J · Advances in Engineering Innovation · 2026 · Journal article DOI
Integrated model construction for state of charge estimation in electric vehicle lithium batteries Liu Y, Dun W · Energy Informatics · 2024 · Journal article DOI
Energy Cost Analysis and Operational Range Prediction Based on Medium- and Heavy-Duty Electric Vehicle Real-World Deployments across the United States Qiu Y, Dobbelaere C, Song S · World Electric Vehicle Journal · 2023 · Journal article DOI
Simulation model for rendering and analyzing the prediction of electric vehicle energy consumption in Matlab/Simulink Janković F, Mujović S · ETF Journal of Electrical Engineering · 2023 · Journal article DOI
Electric Vehicle Range Estimation Using Regression Techniques Ahmed M, Mao Z, Zheng Y, et al. · World Electric Vehicle Journal · 2022 · Journal article DOI
Rapid Evaluation Method for Accuracy of Range Estimation of Pure Electric Vehicle Range Estimation Based on CLTC-P Dai T, Zhou B, Zhang Y, et al. · E3S Web of Conferences · 2021 · Journal article DOI
Research on Establishment of Vehicle Energy Distribution Model and Energy Consumption Optimization Based on Electric Hybrid System Liang P, He H, Cui H, et al. · World Electric Vehicle Journal · 2021 · Journal article DOI
Development of Hybrid Vehicle Energy Consumption Model for Transportation Applications—Part II: Traction Force-Speed Based Energy Consumption Modeling Pitanuwat S, Aoki H, IIzuka S, et al. · World Electric Vehicle Journal · 2019 · Journal article DOI
Online Prediction of Battery Electric Vehicle Energy Consumption Wang J, Besselink I, Nijmeijer H · World Electric Vehicle Journal · 2016 · Journal article DOI
Model-Based Remaining Driving Range Prediction in Electric Vehicles by using Particle Filtering and Markov Chains Oliva J, Weihrauch C, Bertram T · World Electric Vehicle Journal · 2013 · Journal article DOI
Energy Consumption Prediction of a Vehicle along a User-Specified Real-World Trip Karbowski D, Pagerit S, Calkins A · World Electric Vehicle Journal · 2012 · Journal article DOI