Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion - Enes Esatbeyoǧlu

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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion (eBook)

Enes Esatbeyoǧlu (Autor)

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2021 | 1. Aufl. 2021
XXIV, 136 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-33673-8 (ISBN)

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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.

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.

Enes Esatbeyo?lu 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.

Erscheint lt. Verlag	3.5.2021
Reihe/Serie	AutoUni – Schriftenreihe
Reihe/Serie	AutoUni – Schriftenreihe
Zusatzinfo	XXIV, 136 S. 54 Abb., 12 Abb. in Farbe.
Sprache	deutsch
Themenwelt	Technik ► Maschinenbau
Schlagworte	Datengetriebener Ansatz • Luftqualitätsmessung • Luftqualitätsprädiktion • machine learning • Mobile Fahrzeugmessungen • Sensordatenadaption
ISBN-10	3-658-33673-0 / 3658336730
ISBN-13	978-3-658-33673-8 / 9783658336738

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Größe: 4,1 MB

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