Enhanced Machine Learning and Data Mining Methods for Analysing Large Hybrid Electric Vehicle Fleets based on Load Spectrum Data
Lingua: inglese
Editore: Springer VS, 2017
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Philipp Bergmeir works on the development and enhancement of data mining and machine learning methods with the aim of analysing automatically huge amounts of load spectrum data that are recorded for large hybrid electric vehicle fleets. In particular, he presents new approaches for uncovering and describing stress and usage patterns that are related to failures of selected components of the hybrid power-train.
Codice articolo 9783658203665
- Titolo
- Enhanced Machine Learning and Data Mining Methods for Analysing Large Hybrid Electric Vehicle Fleets based on Load Spectrum Data
- Autore
- Philipp Bergmeir
- Editore
- Springer VS
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3658203668
- ISBN 13
- 9783658203665
- Peso dell'articolo
- 266 grammi
- Dimensioni
- 210x148x12 mm
Philipp Bergmeir works on the development and enhancement of data mining and machine learning methods with the aim of analysing automatically huge amounts of load spectrum data that are recorded for large hybrid electric vehicle fleets. In particular, he presents new approaches for uncovering and describing stress and usage patterns that are related to failures of selected components of the hybrid power-train.
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Informazioni sull’autore
Philipp Bergmeir did a PhD in the doctoral program “Promotionskolleg HYBRID” at the Institute for Internal Combustion Engines and Automotive Engineering, University of Stuttgart, in cooperation with the Esslingen University of Applied Sciences and a well-known vehicle manufacturer. Currently, he is working as a data scientist in the automotive industry.
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