Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion
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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion, Springer Vieweg
Von Enes Esatbeyo*lu, im heise shop in digitaler Fassung erhältlich
Produktinformationen "Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion"
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.
Artikel-Details
- Anbieter:
- Springer Vieweg
- Autor:
- Enes Esatbeyo*lu
- Artikelnummer:
- 9783658336738
- Veröffentlicht:
- 03.05.21