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README.md

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-license: mit
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+# ⚡ 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
+
+---
+
+## 📘 Uso del Modelo
+
+### Entrada esperada (JSON)
+Debe incluir las mismas columnas utilizadas para el entrenamiento:
+
+```json
+{
+    "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
+}

ev_energy_model.joblib

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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:49a3c4944e3c2f495e020243e325bbbbb178fefb804507be88cfe6f37d5f516a
+size 174463

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+pandas
+numpy
+scikit-learn
+tensorflow
+joblib
+matplotlib