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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion: AutoUni – Schriftenreihe, cartea 154

Autor Enes Esatbeyoǧlu
de Limba Germană Paperback – 4 mai 2021
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 Esatbeyoglu 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.

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Din seria AutoUni – Schriftenreihe

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Specificații

ISBN-13: 9783658336721
ISBN-10: 3658336722
Ilustrații: XXIV, 136 S. 54 Abb., 12 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.2 kg
Ediția:1. Aufl. 2021
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Seria AutoUni – Schriftenreihe

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Einführung.- Theoretische Grundlagen und Vorbetrachtung.- Datenexploration und -aufbereitung.- Datengetriebene Sensordatenadaption.- Datengetriebene Luftqualitätsprädiktion.- Multi-Agenten-Simulation.- Zusammenfassung und Ausblick.- Anhang.-  Literaturverzeichnis.

Notă biografică

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.

Textul de pe ultima copertă

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.