Deep Reinforcement Learning-based Energy Management for Hybrid Electric Vehicles (Record no. 387904)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03782nam a22004335i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387904
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230609134630.0
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 230504s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031792069
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-79206-9
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 TL221.15
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Yeuching, Li
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688341
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Deep Reinforcement Learning-based Energy Management for Hybrid Electric Vehicles
Mención de responsabilidad, etc. by Li Yeuching, He Hongwen
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2022
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 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XI, 123 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 Introduction -- Background: Deep Reinforcement Learning -- Learning of EMSs -- Learning of EMSs -- Learning of EMSs/ An Online Integration Scheme for DRL-Based EMSs -- Conclusions -- Bibliography -- Authors' Biographies.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The urgent need for vehicle electrification and improvement in fuel efficiency has gained increasing attention worldwide. Regarding this concern, the solution of hybrid vehicle systems has proven its value from academic research and industry applications, where energy management plays a key role in taking full advantage of hybrid electric vehicles (HEVs). There are many well-established energy management approaches, ranging from rules-based strategies to optimization-based methods, that can provide diverse options to achieve higher fuel economy performance. However, the research scope for energy management is still expanding with the development of intelligent transportation systems and the improvement in onboard sensing and computing resources. Owing to the boom in machine learning, especially deep learning and deep reinforcement learning (DRL), research on learning-based energy management strategies (EMSs) is gradually gaining more momentum. They have shown great promise in not only being capable of dealing with big data, but also in generalizing previously learned rules to new scenarios without complex manually tunning. Focusing on learning-based energy management with DRL as the core, this book begins with an introduction to the background of DRL in HEV energy management. The strengths and limitations of typical DRL-based EMSs are identified according to the types of state space and action space in energy management. Accordingly, value-based, policy gradient-based, and hybrid action space-oriented energy management methods via DRL are discussed, respectively. Finally, a general online integration scheme for DRL-based EMS is described to bridge the gap between strategy learning in the simulator and strategy deployment on the vehicle controller.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 667309
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Automóviles híbridos
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Hongwen, He
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688342
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031792182
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031791949
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031792304
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-79206-9
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 05/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
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   TL221.15 2022 EB eBook.01113103 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO