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Enhanced Machine Learning and Data Mining Methods for Analysing Large Hybrid Electric Vehicle Fleets based on Load Spectrum Data

Enhanced Machine Learning and Data Mining Methods for Analysing Large Hybrid Electric Vehicle Fleets based on Load Spectrum Data
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 499985117 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Bergmeir, Philipp: Enhanced machine learning and data mining methods for analysing large hybrid electric vehicle fleets based on load spectrum data
ISBN 978-3-658-20366-5
Name Bergmeir, Philipp
T I T E L Enhanced Machine Learning and Data Mining Methods for Analysing Large Hybrid Electric Vehicle Fleets based on Load Spectrum Data
Verlagsort Wiesbaden
Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden
Erscheinungsjahr 2018
2018
Umfang Online-Ressource (XXXII, 166 p. 34 illus, online resource)
Reihe Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Bergmeir, Philipp: Enhanced machine learning and data mining methods for analysing large hybrid electric vehicle fleets based on load spectrum data
ISBN ISBN 978-3-658-20367-2
Klassifikation TRCS
TRC
TEC009090
629.2
TL1-483
Kurzbeschreibung Philipp Bergmeir works on the development and enhancement of data mining and machine learning methods with the aim of analysing automatically huge amounts of load spectrum data that are recorded for large hybrid electric vehicle fleets. In particular, he presents new approaches for uncovering and describing stress and usage patterns that are related to failures of selected components of the hybrid power-train. Contents Classifying Component Failures of a Vehicle Fleet Visualising Different Kinds of Vehicle Stress and Usage Identifying Usage and Stress Patterns in a Vehicle Fleet Target Groups Students and scientists in the field of automotive engineering and data science Engineers in the automotive industry About the Author Philipp Bergmeir did a PhD in the doctoral program “Promotionskolleg HYBRID” at the Institute for Internal Combustion Engines and Automotive Engineering, University of Stuttgart, in cooperation with the Esslingen University of Applied Sciences and a well-known vehicle manufacturer. Currently, he is working as a data scientist in the automotive industry.
1. Schlagwortkette Hybridfahrzeug
Fuhrpark
Hybridantrieb
Lastkollektiv
Ausfall <Technik>
Fehlererkennung
On-Board-Diagnose
Merkmalsextraktion
Automatische Klassifikation
Data Mining
SWB-Titel-Idn 496906526
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-20367-2
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
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