Reinforcement Learning-Enabled Intelligent Energy Management for Hybrid Electric Vehicles (Record no. 387724)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03438nam a2200409 i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387724
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230327190122.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220601s2019 sz | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031015038
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01503-8
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación TL220
Número de documento/Ítem 2019 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Liu, Teng
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 687799
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Reinforcement Learning-Enabled Intelligent Energy Management for Hybrid Electric Vehicles
Mención de responsabilidad, etc. by Teng Liu
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2019
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2019
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (X, 90 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Advances in Automotive Technology
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2576-8131
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Introduction -- Powertrain Modeling and Reinforcement Learning -- Prediction and Updating of Driving Information -- Evaluation of Intelligent Energy Management System -- Conclusion -- References -- Author's Biography.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Powertrain electrification, fuel decarburization, and energy diversification are techniques that are spreading all over the world, leading to cleaner and more efficient vehicles. Hybrid electric vehicles (HEVs) are considered a promising technology today to address growing air pollution and energy deprivation. To realize these gains and still maintain good performance, it is critical for HEVs to have sophisticated energy management systems. Supervised by such a system, HEVs could operate in different modes, such as full electric mode and power split mode. Hence, researching and constructing advanced energy management strategies (EMSs) is important for HEVs performance. There are a few books about rule- and optimization-based approaches for formulating energy management systems. Most of them concern traditional techniques and their efforts focus on searching for optimal control policies offline. There is still much room to introduce learning-enabled energy management systems founded in artificial intelligence and their real-time evaluation and application. In this book, a series hybrid electric vehicle was considered as the powertrain model, to describe and analyze a reinforcement learning (RL)-enabled intelligent energy management system. The proposed system can not only integrate predictive road information but also achieve online learning and updating. Detailed powertrain modeling, predictive algorithms, and online updating technology are involved, and evaluation and verification of the presented energy management system is conducted and executed.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2019
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 151458
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Vehículos eléctricos
Subdivisión general Baterías
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031000089
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031003752
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031026317
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01503-8
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 03/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Isabel Alonso
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   TL220 2019 EB eBook.01112923 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO