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Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles

Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 177788599X Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Noering, Fabian Kai Dietrich, 1991 - : Unsupervised pattern discovery in automotive time series
ISBN 978-3-658-36335-2
978-3-658-36337-6
Name Noering, Fabian Kai Dietrich ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series
Zusatz zum Titel Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles
Auflage 1st ed. 2022.
Verlagsort Wiesbaden
Wiesbaden
Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint: Springer Vieweg
Erscheinungsjahr 2022
2022
2022
Umfang 1 Online-Ressource(XXI, 148 p. 56 illus., 19 illus. in color.)
Reihe AutoUni – Schriftenreihe ; 159
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-36337-6
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Noering, Fabian Kai Dietrich, 1991 - : Unsupervised pattern discovery in automotive time series
ISBN ISBN 978-3-658-36336-9
Klassifikation TRC
TEC009090
629.2
Kurzbeschreibung Introduction -- RelatedWork -- Development of Pattern Discovery Algorithms for Automotive Time Series -- Pattern-based Representative Cycles -- Evaluation -- Conclusion.
2. Kurzbeschreibung In the last decade unsupervised pattern discovery in time series, i.e. the problem of finding recurrent similar subsequences in long multivariate time series without the need of querying subsequences, has earned more and more attention in research and industry. Pattern discovery was already successfully applied to various areas like seismology, medicine, robotics or music. Until now an application to automotive time series has not been investigated. This dissertation fills this desideratum by studying the special characteristics of vehicle sensor logs and proposing an appropriate approach for pattern discovery. To prove the benefit of pattern discovery methods in automotive applications, the algorithm is applied to construct representative driving cycles. About the author Fabian Kai Dietrich Noering is currently working in the technical development of Volkswagen AG as data scientist with a special interest in the analysis of time series regarding e.g. product optimization.
1. Schlagwortkette Kraftfahrzeugindustrie
Fahrzyklus
Mustererkennung
Zeitreihe
ANZEIGE DER KETTE Kraftfahrzeugindustrie -- Fahrzyklus -- Mustererkennung -- Zeitreihe
SWB-Titel-Idn 179688412X
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-36336-9
Internetseite / Link Resolving-System
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