Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series
Lingua: inglese
Editore: Springer Fachmedien Wiesbaden Mrz 2022, 2022
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 172 pp. Englisch.
Codice articolo 9783658363352
- Titolo
- Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series
- Autore
- Fabian Kai Dietrich Noering
- Editore
- Springer Fachmedien Wiesbaden Mrz 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3658363355
- ISBN 13
- 9783658363352
- Peso dell'articolo
- 231 grammi
- Dimensioni
- 210x148x10 mm
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.
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