論文の概要: An Energy Consumption Model for Electrical Vehicle Networks via Extended Federated-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08472v1
• Date: Sat, 13 Nov 2021 15:03:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 16:15:29.835384
• Title: An Energy Consumption Model for Electrical Vehicle Networks via Extended Federated-learning
• Title（参考訳）: 拡張フェデレーション学習による電気自動車ネットワークのエネルギー消費モデル
• Authors: Shiliang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,フェデレートラーニングモデルに基づく不安度を測る新しい手法を提案する。 バッテリー消費を推定し、車両ネットワークにエネルギー効率の高いルートプランニングを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.85048976506701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Electrical vehicle (EV) raises to promote an eco-sustainable society. Nevertheless, the ``range anxiety'' of EV hinders its wider acceptance among customers. This paper proposes a novel solution to range anxiety based on a federated-learning model, which is capable of estimating battery consumption and providing energy-efficient route planning for vehicle networks. Specifically, the new approach extends the federated-learning structure with two components: anomaly detection and sharing policy. The first component identifies preventing factors in model learning, while the second component offers guidelines for information sharing amongst vehicle networks when the sharing is necessary to preserve learning efficiency. The two components collaborate to enhance learning robustness against data heterogeneities in networks. Numerical experiments are conducted, and the results show that compared with considered solutions, the proposed approach could provide higher accuracy of battery-consumption estimation for vehicles under heterogeneous data distributions, without increasing the time complexity or transmitting raw data among vehicle networks.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)は、エコサステナブル社会を促進するために上昇する。 それでも、EVの'レンジ不安'は、顧客の間で広く受け入れられることを妨げる。 本稿では,車両ネットワークにおけるバッテリー消費を推定し,エネルギー効率の高い経路計画を提供するフェデレーション学習モデルに基づく,距離不安の新たな解決法を提案する。 具体的には、新しいアプローチは連合学習構造を、異常検出と共有ポリシという2つのコンポーネントで拡張する。 第1のコンポーネントは、モデル学習の防止要因を特定し、第2のコンポーネントは、学習効率を維持するために共有が必要な場合に、車両ネットワーク間での情報共有のためのガイドラインを提供する。 この2つのコンポーネントは、ネットワーク内のデータ不均一性に対する学習の堅牢性を高めるために協力する。 数値実験を行い, 提案手法は検討した解と比較して, 時間的複雑さを増すことなく, 異種データ分布下における車両のバッテリ消費推定の精度を向上できることを示した。

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