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Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion

  • Book
  • © 2021

Overview

Part of the book series: AutoUni – Schriftenreihe (AUS, volume 154)

  • 1766 Accesses

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About this book

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.

Authors and Affiliations

  • Wolfsburg, Germany

    Enes Esatbeyoǧlu

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.

Bibliographic Information

  • Book Title: Datengetriebenes Konzept zur Luftqualitätsprädiktion

  • Authors: Enes Esatbeyoǧlu

  • Series Title: AutoUni – Schriftenreihe

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33673-8

  • Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

  • Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2021

  • Softcover ISBN: 978-3-658-33672-1Published: 04 May 2021

  • eBook ISBN: 978-3-658-33673-8Published: 03 May 2021

  • Series ISSN: 1867-3635

  • Series E-ISSN: 2512-1154

  • Edition Number: 1

  • Number of Pages: XXIV, 136

  • Number of Illustrations: 42 b/w illustrations, 12 illustrations in colour

  • Topics: Mechanical Engineering, Environment, general, Data Storage Representation

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