Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit�tspr�diktion
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 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.

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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit�tspr�diktion
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 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.

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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit�tspr�diktion

Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit�tspr�diktion

by Enes Esatbeyoglu
Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit�tspr�diktion

Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit�tspr�diktion

by Enes Esatbeyoglu

Paperback(1. Aufl. 2021)

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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 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.


Product Details

ISBN-13: 9783658336721
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Publication date: 05/04/2021
Series: AutoUni - Schriftenreihe , #154
Edition description: 1. Aufl. 2021
Pages: 136
Product dimensions: 5.83(w) x 8.27(h) x (d)
Language: German

About the Author

Enes 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.

Table of Contents

Einführung.- Theoretische Grundlagen und Vorbetrachtung.- Datenexploration und -aufbereitung.- Datengetriebene Sensordatenadaption.- Datengetriebene Luftqualitätsprädiktion.- Multi-Agenten-Simulation.- Zusammenfassung und Ausblick.- Anhang.- Literaturverzeichnis.
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