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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion


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Produktinformationen
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Artikel-Nr.:
     858A-9783658336721
Hersteller:
     Springer Verlag
Herst.-Nr.:
     9783658336721
EAN/GTIN:
     9783658336721
Suchbegriffe:
Chemische Technik
Chemische Technik - deutschsprachig
Geowissenschaften-Bücher
Geowissenschaftsbücher
Enes Esatbeyo?lu 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. 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.
Weitere Informationen:
Author:
Enes Esatbeyo?lu
Verlag:
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Sprache:
ger
Weitere Suchbegriffe: Maschinenbau und Fertigungstechnik, allgemeine Technikbücher, allgemeine Technikbücher - deutschsprachig, geowissenschaften bücher, Datenverarbeitung / Datenschutz, Datensicherheit, Datensicherung, Maschinenbau, Umwelt / Allgemeines, Einführung, Lexikon, Umwelt, SAN - Storage Area Networks - Speicher (EDV), Storage Area Networks, Data Mining (EDV), Mobile Fahrzeugmessungen; Luftqualitätsmessung; Datengetriebener Ansatz; Machine Learning; Sensordatenadaption, Mobile Fahrzeugmessungen, Luftqualitätsmessung, Datengetriebener Ansatz
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