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OverviewEnes 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 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. Full Product DetailsAuthor: Enes EsatbeyoǧluPublisher: Springer Fachmedien Wiesbaden Imprint: Springer Vieweg Edition: 1. Aufl. 2021 Volume: 154 Dimensions: Width: 14.80cm , Height: 0.90cm , Length: 21.00cm Weight: 0.454kg ISBN: 9783658336721ISBN 10: 3658336722 Pages: 136 Publication Date: 04 May 2021 Audience: Professional and scholarly , Professional & Vocational Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: Manufactured on demand  We will order this item for you from a manufactured on demand supplier. Language: German Table of ContentsEinführung.- Theoretische Grundlagen und Vorbetrachtung.- Datenexploration und -aufbereitung.- Datengetriebene Sensordatenadaption.- Datengetriebene Luftqualitätsprädiktion.- Multi-Agenten-Simulation.- Zusammenfassung und Ausblick.- Anhang.- Literaturverzeichnis.ReviewsAuthor InformationEnes 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. Tab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
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