Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series

Idioma: inglés

Editorial: Springer Fachmedien Wiesbaden Mrz 2022, 2022

3658363355 / 9783658363352

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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.

N° de ref. del artículo 9783658363352

Título
Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series
Autor
Fabian Kai Dietrich Noering
Editorial
Springer Fachmedien Wiesbaden Mrz 2022
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3658363355
ISBN 13
9783658363352
Peso del artículo
231 gramos
Dimensiones
210x148x10 mm

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