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Titlebook: Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit?tspr?diktion; Enes Esatbeyo?lu Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lize

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:22:36 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書(shū)目名稱(chēng)Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit?tspr?diktion
編輯Enes Esatbeyo?lu
視頻videohttp://file.papertrans.cn/264/263699/263699.mp4
叢書(shū)名稱(chēng)AutoUni – Schriftenreihe
圖書(shū)封面Titlebook: Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit?tspr?diktion; Enes Esatbeyo?lu Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lize
描述Enes Esatbeyo?lu verfolgt den Ansatz, die NO2-Konzentrationen als Indikator für die Luftqualit?t mit einem Fahrzeug und zwei verschiedenen Sensoren (Referenz und miniaturisiert) zu messen und darauf basierend ein datengetriebenes Pr?diktions- und Adaptionskonzept zu entwickeln. Die Datenerhebung erfolgt dabei auf einer vordefinierten Route zu verschiedenen Zeiten sowie Umwelt- und Verkehrsbedingungen. Für die Pr?diktion der Luftqualit?t 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. Anschlie?end hat er berufsbegleitend mit der vorliegenden Schrift an der OVGU Magdeburg promoviert und ist jetzt im Bereich der Konzeptvorentwicklung eines Automobilkonzerns t?tig..
出版日期Book 2021
關(guān)鍵詞Mobile Fahrzeugmessungen; Luftqualit?tsmessung; Datengetriebener Ansatz; Machine Learning; Luftqualit?ts
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-33673-8
isbn_softcover978-3-658-33672-1
isbn_ebook978-3-658-33673-8Series ISSN 1867-3635 Series E-ISSN 2512-1154
issn_series 1867-3635
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden Gmb
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書(shū)目名稱(chēng)Datengetriebenes Konzept zur Luftqualit?tspr?diktion影響因子(影響力)




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:22:06 | 只看該作者
Theoretische Grundlagen und Vorbetrachtung,erwendeten Messsensoren sowie ihr Einbauort im Fahrzeug beschrieben. Darüber hinaus wird in Abschnitt 2.1.2 auf Seite 15 auf den Einfluss verschiedener Randbedingungen auf die NO.-Konzentrationen eingegangen.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 00:40:01 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:48:15 | 只看該作者
Datengetriebene Sensordatenadaption,ferenzmesstechnik zu adaptieren. Hierfür werden zun?chst in Abschnitt 4.1 auf die verwendeten elektrochemischen Sensoren hinsichtlich der technischen Spezifikationen eingegangen. Darauf anschlie?end wird ein Adaptionskonzept vorgestellt und dessen Implementierung in Abschnitt 4.2 auf der n?chsten Se
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:45:36 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:52:02 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:55:03 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:25:03 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:10:35 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-981-287-943-1erwendeten Messsensoren sowie ihr Einbauort im Fahrzeug beschrieben. Darüber hinaus wird in Abschnitt 2.1.2 auf Seite 15 auf den Einfluss verschiedener Randbedingungen auf die NO.-Konzentrationen eingegangen.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:19:04 | 只看該作者
Case Studies in the Middle School Classroombeschrieben. Die Abbildung 3.1 zeigt dabei die Herangehensweise. Zun?chst werden im ersten Abschnitt auf die Datenerhebung von den Datenquellen des Messfahrzeugs, der umliegenden UMSe sowie des Geodatendienstanbieters HERE eingegangen.
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