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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion

Kataloginformation Katalogdatensatz500314470 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
ISBN	978-3-658-33672-1
Name	Esatbeyoǧlu, Enes ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L	Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion
Verlagsort	Wiesbaden
Verlag	Springer Vieweg
Erscheinungsjahr	2021
Erscheinungsjahr	2021
Umfang	1 Online-Ressource (XXIV, 136 Seiten)
Reihe	AutoUni – Schriftenreihe ; Band 154
Reihe	AutoUni-Schriftenreihe
Band	Band 154
Enthaltene Werke	$tEinführung -- Theoretische Grundlagen und Vorbetrachtung -- Datenexploration und -aufbereitung -- Datengetriebene Sensordatenadaption -- Datengetriebene Luftqualitätsprädiktion -- Multi-Agenten-Simulation -- Zusammenfassung und Ausblick -- Anhang -- Literaturverzeichnis.
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-33672-1
ISBN	ISBN 978-3-658-33673-8
Klassifikation	TGB
	TEC009070
	621
Kurzbeschreibung	Enes Esatbeyoǧlu verfolgt den Ansatz, die NO2-Konzentrationen als Indikator für die Luftqualität mit einem Fahrzeug und zwei verschiedenen Sensoren (Referenz und miniaturisiert) zu messen und darauf basierend ein datengetriebenes Prädiktions- und Adaptionskonzept zu entwickeln. Die Datenerhebung erfolgt dabei auf einer vordefinierten Route zu verschiedenen Zeiten sowie Umwelt- und Verkehrsbedingungen. Für die Prädiktion der Luftqualität und Adaption der Sensordaten wendet er verschiedene Machine Learning Modelle an. Dabei untersucht er die Performantesten auf Robustheit, Generalisierbarkeit und Übertragbarkeit. Der Autor Enes Esatbeyoǧlu studierte Maschinenbau und Kraftfahrzeugtechnik. Anschließend hat er berufsbegleitend mit der vorliegenden Schrift an der OVGU Magdeburg promoviert und ist jetzt im Bereich der Konzeptvorentwicklung eines Automobilkonzerns tätig.
SWB-Titel-Idn	1759341908
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-33673-8
Internetseite / Link	Resolving-System

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