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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion

Éditeur :

Springer Vieweg

Paru le : 2021-05-03

Enes Esatbeyoglu 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 erf...
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Enes Esatbeyoglu 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 AutorEnes 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.

À propos

Auteur
Enes Esatbeyoglu
Éditeur
Springer Vieweg
Collection
n.c
Parution
2021-05-03
Pages
136 pages
EAN papier
9783658336721

Auteur(s) du livre


Defaut-Illustration Enes Esatbeyoglu
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.

Caractéristiques détaillées - droits

EAN PDF
9783658336738
Prix
54,22 €
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
13
Taille du fichier
4055 Ko
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