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Evidenzkarte

Reichweitenabschätzung: So sieht die Evidenzbasis aus

14 Publikationen, 0 davon Studien und 0 Synthesen. Diese Seite beschreibt die Struktur dieser Literatur, anstatt ihre Schlussfolgerungen zusammenzufassen.

Updated 3 min read 14 citations

Stereomikroskop mit Objektivrevolver und Tisch, auf einem Tisch stehend
Ajay Kumar Chaurasiya · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons
Woraus die Evidenz zur Reichweitenschätzung besteht Von 14 Publikationen zu diesem Thema ist die Aufschlüsselung nach Studientyp: 14 andere. 14other (14)
14 Publikationen, nach Studientyp. Umfang ist nicht Stärke – die gleiche Anzahl kann eine geklärte Frage oder ein Haufen Kommentare sein, und welches es ist, hängt fast ausschließlich von dieser Aufschlüsselung ab. Erfasst aus PubMed und Crossref; Publikationstyp wie von der Quelle aufgezeichnet.

Woraus diese Literatur besteht

Ein angemessenes Volumen an Literatur, aber schwerpunktmäßig auf Übersichten und Beobachtungsarbeiten ausgerichtet, anstatt auf Studien. Das reicht aus, um ein Phänomen zu beschreiben, ist aber selten ausreichend, um zu belegen, dass eine Intervention wirkt.

Die Unterscheidung, die am wichtigsten ist, ist zwischen Synthese und primärer Forschung. Eine Meta-Analyse fasst Studien zusammen und ist das Nächste, was ein Feld zu einer geklärten Antwort produziert. Eine narrative Übersichtsarbeit ist die Lesart einer Gruppe des gleichen Materials und kann selektiv sein, ohne unehrlich zu sein. Sie zusammen zu zählen, was die meisten Zitationszählungen tun, verschleiert genau das, was Sie wissen möchten.

Wann die Literatur zur Reichweitenschätzung veröffentlicht wurde Veröffentlichungsjahre für die 14 Arbeiten zu diesem Thema, gruppiert in Zeiträume von vor 2015 bis 2023 und später. 2023 onwards5 papers2015-20194 papers2020-20223 papersBefore 20152 papers
Immer noch aktiv. Das aktuellste Papier hier stammt aus dem Jahr 2026, sodass dies ein Bereich ist, in dem eine heute geschriebene Antwort möglicherweise nicht lange gültig bleibt. Veröffentlichungsjahre wie von PubMed und Crossref aufgezeichnet.

Wie diese Seite aufgebaut ist

Alles oben wurde aus den Zitationen berechnet, die diese Seite aus PubMed und Crossref gesammelt hat, nicht von Hand geschrieben. Wenn die wöchentliche Ernte ein neues Papier zu diesem Thema findet, ändern sich diese Zählungen und die Charakterisierung ändert sich mit ihnen. Das ist der Punkt: Eine handgeschriebene Behauptung darüber, wie stark eine Evidenzbasis ist, beginnt am Tag ihrer Erstellung zu verfallen.

Der Publikationstyp wird so übernommen, wie es die Quelle aufzeichnet. Das ist unvollkommen – Zeitschriften kennzeichnen inkonsistent, und ein Papier, das als "Übersicht" indiziert ist, kann eine systematische sein – behandeln Sie die Bänder daher als ungefähr. Sie sind genau genug, um eine Studienliteratur von einer Kommentarliteratur zu unterscheiden, was die wichtige Unterscheidung ist.

Beschriftete Chemikalienflaschen, die zusammen auf einem Laborarbeitsplatz stehen
564dude · CC BY-SA 3.0 · Wikimedia Commons

Die stärksten Arbeiten zu diesem Thema

Nach Studiendesign zuerst, dann nach Aktualität geordnet. Das vollständige Set ist in den untenstehenden Referenzen aufgeführt.

  1. Auswirkung der Umgebungstemperatur auf den Energieverbrauch und die Reichweite von Elektrofahrzeugen: Modelldefinition und Sensitivitätsanalyse basierend auf Daten des Nissan Leaf — Iora P, Tribioli L, 2019, Fachartikel
  2. Modellierung und Vorhersage des Energieverbrauchs von Elektrofahrzeugen basierend auf Straßeninformationen — Wang J, Besselink I, Nijmeijer H, 2015, Fachartikel
  3. Maschinelles Lernen-basierte Unsicherheitsquantifizierung für den Energieverbrauch und die Reichweitenschätzung in elektrischen Nutzfahrzeugen — Gandhi M, Chaudhari A, 2026, Fachartikel
  4. Schätzung des Energieverbrauchs in batterieelektrischen Motorrädern mithilfe eines virtuellen Fahrzeugmodells und Entwicklung eines maßgeschneiderten Messsystems — Göntér Á, Sipos T, 2026, Fachartikel
  5. Integrierte Modellkonstruktion zur Schätzung des Ladezustands in Lithiumbatterien von Elektrofahrzeugen — Liu Y, Dun W, 2024, Fachartikel
  6. Simulationsmodell zur Darstellung und Analyse der Vorhersage des Energieverbrauchs von Elektrofahrzeugen in Matlab/Simulink — Janković F, Mujović S, 2023, Fachartikel
  7. Energiekostenanalyse und Vorhersage der Betriebsreichweite basierend auf realen Einsätzen von mittel- und schwerlast-Elektrofahrzeugen in den Vereinigten Staaten — Qiu Y, Dobbelaere C, Song S, 2023, Fachartikel
  8. Reichweitenschätzung von Elektrofahrzeugen unter Verwendung von Regressionsmethoden — Ahmed M, Mao Z, Zheng Y et al., 2022, Fachartikel
  9. Forschung zur Etablierung eines Modells zur Energieverteilung von Fahrzeugen und zur Optimierung des Energieverbrauchs basierend auf einem elektrischen Hybridsystem — Liang P, He H, Cui H et al., 2021, Fachartikel
  10. Schnellbewertungsmethode zur Genauigkeit der Reichweitenschätzung von rein elektrischen Fahrzeugen basierend auf CLTC-P — Dai T, Zhou B, Zhang Y et al., 2021, Fachartikel
Wie viel Forschung gibt es zur Reichweitenschätzung?
Hier sind 14 Publikationen indexiert, von denen 0 Studien und 0 Synthesen sind.
Bedeutet mehr Forschung eine stärkere Schlussfolgerung?
Nein. Die Zusammensetzung ist wichtiger als das Volumen — fünf randomisierte Studien unterstützen eine Behauptung viel besser als fünfzig Kommentare, und die Zitationszahlen unterscheiden nicht zwischen ihnen.
Wie aktuell ist das?
Das aktuellste hier indexierte Papier stammt aus dem Jahr 2026. Der Datensatz wird wöchentlich aus PubMed und Crossref aktualisiert.
Warum sagt mir diese Seite nicht die Antwort?
Weil das Zusammenfassen einer Literatur zu einer Schlussfolgerung das Lesen erfordert, und dies automatisch zu tun, ist der Grund, warum selbstbewusster Unsinn veröffentlicht wird. Diese Seite zeigt, wie viel Gewicht eine Schlussfolgerung tragen könnte; die Artikel auf dieser Seite übernehmen die Interpretation.

References

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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. Integrated model construction for state of charge estimation in electric vehicle lithium batteries Liu Y, Dun W · Energy Informatics · 2024 · Journal article DOI
  6. 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
  7. 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
  8. Electric Vehicle Range Estimation Using Regression Techniques Ahmed M, Mao Z, Zheng Y, et al. · World Electric Vehicle Journal · 2022 · Journal article DOI
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. Online Prediction of Battery Electric Vehicle Energy Consumption Wang J, Besselink I, Nijmeijer H · World Electric Vehicle Journal · 2016 · Journal article DOI
  13. 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
  14. 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

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