Analysis and Prediction of Electric Vehicle Costs: A Machine Learning-Based Approach
- 29/01/2024
Né à Medjedel, dans la Wilaya de M'Sila, en Algérie, en 1974. Il est professeur titulaire de processus industriels : automatisation/fiabilité et diagnostics des systèmes à la Faculté des sciences et de la technologie de l'Université de Djelfa, en Algérie
Les laboratoires spécialisés en Automatique Appliquée et Diagnostic Industriel ont des objectifs ambitieux et diversifiés, visant à promouvoir l'excellence dans la recherche et le développement de technologies avancées pour améliorer les systèmes industriels...
Deux doctorats "Développement d'un système pronostic pour la modélisation des vibrations d'une turbine à gaz en réduisant les coûts de maintenance" et "Modélisation, prédiction et diagnostic des performances d'une turbine à gaz à base des méthodes déterministes et intelligentes"...
Although electric vehicles (EVs) have many benefits for protecting the environment and lowering emissions, their widespread adoption mainly depends on their price. With machine learning (ML) algorithms, costs can be predicted...
Gas turbines play a vital role in gas transportation and power generation, but they are prone to instability phenomena that can lead to vibrations, shorten equipment lifespan, and result in catastrophic failures...
Monitoring control of industrial systems is essential for the good productivity and safety of installations and operators, with better performance that must be guaranteed. This is often challenging due to the nonlinearities and dynamic complexities of these systems, adding operating constraints and instability..
Analyse et Prédiction des Coûts des Véhicules Électriques : Une Approche Basée sur l'Apprentissage Automatique
Bien que les véhicules électriques (VE) présentent de nombreux avantages pour la protection de l'environnement et la réduction des émissions, leur adoption généralisée dépend principalement de leur prix. Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique (ML), les coûts peuvent être prédits. Cette recherche vise à comparer les performances de certains des algorithmes ML les plus connus afin de déterminer lequel prédit le mieux le prix des véhicules électriques.