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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion
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Kataloginformation
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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
2021
Umfang
1 Online-Ressource (XXIV, 136 Seiten)
Reihe
AutoUni – Schriftenreihe ; Band 154
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
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