Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series- Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles
Cập nhật vào: Thứ năm - 09/11/2023 04:27
Nhan đề chính: Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series- Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles
Nhan đề dịch: Khám phá mô hình không giám sát trong chuỗi thời gian ô tô: Xây dựng chu trình lái xe đại diện dựa trên mẫu
Tác giả: Fabian Kai Dietrich Noering
Nhà xuất bản: Springer Vieweg Wiesbaden
Năm xuất bản: 2022
Số trang: 169 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-658-36336-9
SpringerLink
Lời giới thiệu: Trong thập kỷ qua, khám phá mẫu không giám sát trong chuỗi thời gian, tức là vấn đề tìm các chuỗi con tương tự lặp lại trong chuỗi thời gian đa biến dài mà không cần truy vấn các chuỗi con, ngày càng được chú ý nhiều hơn trong nghiên cứu và công nghiệp. Khám phá mẫu đã được áp dụng thành công cho nhiều lĩnh vực khác nhau như địa chấn, y học, người máy hoặc âm nhạc. Cho đến nay, một ứng dụng cho chuỗi thời gian ô tô vẫn chưa được nghiên cứu. Tài liệu này nghiên cứu các đặc điểm đặc biệt của nhật ký cảm biến phương tiện và đề xuất một cách tiếp cận phù hợp để khám phá mẫu. Để chứng minh lợi ích của các phương pháp khám phá mẫu trong các ứng dụng ô tô, thuật toán được áp dụng để xây dựng các chu kỳ lái xe đại diện.
Từ khóa: Ô tô; Kỹ thuật ô tô; Nghiên cứu.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Giới thiệu
- Công việc có liên quan
- Phát triển các thuật toán khám phá mẫu cho chuỗi thời gian ô tô
- Chu kỳ đại diện dựa trên mẫu
- Sự đánh giá
- Phần kết luận