Pierādījumu karte
Diapazona novērtējums: kāda ir pierādījumu bāze
14 publikācijas, no kurām 0 ir pētījumi un 0 sintēzes. Šajā lapā tiek aprakstīta šīs literatūras struktūra, nevis apkopoti tās secinājumi.
No kā sastāv šī literatūra
Saprātīgs literatūras apjoms, taču vairāk vērsts uz pārskatiem un novērošanas darbiem, nevis izmēģinājumiem. Tas ir pietiekami, lai aprakstītu fenomenu, un reti pietiekami, lai noteiktu, vai iejaukšanās darbojas.
Svarīgākā atšķirība ir starp sintēzi un primāro pētījumu. Meta-analīze apvieno pētījumus un ir vistuvākā lieta, ko joma ražo kā atrisinātu atbildi. Naratīvais pārskats ir vienas grupas skatījums uz to pašu materiālu un var būt selektīvs, nevis negodīgs. Tos kopā skaitot, ko lielākā daļa citātu skaitu dara, tiek slēpts tieši tas, ko jūs vēlaties zināt.
Kā šī lapa ir veidota
Viss iepriekš minētais ir aprēķināts no citātiem, ko šī vietne ieguvusi no PubMed un Crossref, nevis rakstīts ar roku. Kad nedēļas raža atrod jaunu rakstu par šo tēmu, šie skaitļi mainās un raksturojums mainās kopā ar tiem. Tas ir punkts: roku rakstīts apgalvojums par to, cik spēcīga ir pierādījumu bāze, sāk sabojāties dienā, kad tas tiek uzrakstīts.
Publikāciju veids tiek ņemts tā, kā to reģistrē avots. Tas nav ideāls — žurnāli marķē nesakārtoti, un raksts, kas indeksēts kā "pārskats", var būt sistemātisks — tāpēc attieciet joslas kā aptuvenas. Tās ir pietiekami precīzas, lai atšķirtu pētījumu literatūru no komentāru literatūras, kas ir svarīgā atšķirība.
Spēcīgākais darbs šajā tēmā
Kārtots pēc pētījumu dizaina vispirms, tad pēc nesenības. Pilns komplekts ir uzskaitīts atsaucēs zemāk.
- Vides temperatūras ietekme uz elektrisko transportlīdzekļu enerģijas patēriņu un diapazonu: modeļa definīcija un jutības analīze, pamatojoties uz Nissan Leaf datiem — Iora P, Tribioli L, 2019, žurnāla raksts
- Elektrisko transportlīdzekļu enerģijas patēriņa modelēšana un prognozēšana, pamatojoties uz ceļa informāciju — Wang J, Besselink I, Nijmeijer H, 2015, žurnāla raksts
- Mašīnmācīšanās balstīta nenoteiktības kvantifikācija enerģijas patēriņam un braukšanas diapazona novērtēšanai elektriskajos kravas transportlīdzekļos — Gandhi M, Chaudhari A, 2026, žurnāla raksts
- Enerģijas patēriņa novērtējums bateriju elektriskajās motociklos, izmantojot virtuālo transportlīdzekļa modeli un pielāgota mērījumu sistēmas izstrādi — Göntér Á, Sipos T, 2026, žurnāla raksts
- Integrēta modeļa izstrāde akumulatoru elektrisko transportlīdzekļu litija bateriju uzlādes stāvokļa novērtēšanai — Liu Y, Dun W, 2024, žurnāla raksts
- Simulācijas modelis elektrisko transportlīdzekļu enerģijas patēriņa prognozēšanas attēlošanai un analīzei Matlab/Simulink — Janković F, Mujović S, 2023, žurnāla raksts
- Enerģijas izmaksu analīze un operatīvā diapazona prognozēšana, pamatojoties uz vidēja un smagā elektrisko transportlīdzekļu reālās pasaules izvietojumiem visā ASV — Qiu Y, Dobbelaere C, Song S, 2023, žurnāla raksts
- Elektrisko transportlīdzekļu diapazona novērtējums, izmantojot regresijas tehnikas — Ahmed M, Mao Z, Zheng Y et al., 2022, žurnāla raksts
- Pētījums par transportlīdzekļa enerģijas sadales modeļa izveidi un enerģijas patēriņa optimizāciju, pamatojoties uz elektrisko hibrīdsistēmu — Liang P, He H, Cui H u.c., 2021, žurnāla raksts
- Ātra novērtēšanas metode tīru elektrisko transportlīdzekļu diapazona novērtējuma precizitātes novērtēšanai, balstoties uz CLTC-P — Dai T, Zhou B, Zhang Y et al., 2021, žurnāla raksts
Cik daudz pētījumu ir par diapazona novērtējumu?
Vai vairāk pētījumu nozīmē spēcīgāku secinājumu?
Cik aktuāls ir šis?
Kāpēc šī lapa man nesniedz atbildi?
Atsauces
Katrs zemāk minētais citāts saista ar oriģinālo recenzēto ierakstu PubMed vai caur DOI. Nekas šeit nav aizvietotājs medicīnas padomam.
-
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
-
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