Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series : Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles

Sprache: Englisch

Verlag: Springer Vieweg, 2022

3658363355 / 9783658363352

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In the last decade unsupervised pattern discovery in time series, i.e. the problem of finding recurrent similar subsequences in long multivariate time series without the need of querying subsequences, has earned more and more attention in research and industry. Pattern discovery was already successfully applied to various areas like seismology, medicine, robotics or music. Until now an application to automotive time series has not been investigated. This dissertation fills this desideratum by studying the special characteristics of vehicle sensor logs and proposing an appropriate approach for pattern discovery. To prove the benefit of pattern discovery methods in automotive applications, the algorithm is applied to construct representative driving cycles.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783658363352

Titel
Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series : Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles
Autor
Fabian Kai Dietrich Noering
Verlag
Springer Vieweg
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3658363355
ISBN-13
9783658363352
Artikelgewicht
231 Gramm
Abmessungen
210x148x10 mm

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