ev-test-train

⚡ EV Energy Consumption Predictor (ANN + Physical Filtering)

Este modelo predice el consumo energético de un Vehículo Eléctrico (EV) en kWh dado un conjunto de variables físicas y operacionales.
Se basa en un pipeline completo de:

• limpieza física del dataset (SoC_diff > 0, charging duration > 0, efficiency bounds)
• feature engineering derivado de parámetros de carga
• selección de features según correlación
• escalado (StandardScaler)
• red neuronal artificial (ANN) entrenada para regresión

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📘 Uso del Modelo

Entrada esperada (JSON)

Debe incluir las mismas columnas utilizadas para el entrenamiento:

{
    "Battery Capacity (kWh)": 75,
    "SoC_diff": 40,
    "Charging Duration (hours)": 1.5,
    "Energy_est_SoC": 30.0,
    "Charging_Rate": 20.0,
    "Power_proxy": 25.0,
    "Charge_Efficiency": 0.92,
    "Energy_per_SoC": 0.75,
    "Vehicle Age (years)": 3
}