• 0سبد خرید فروشگاه
تعلیم
  • صفحه اصلی
  • محصولات
    • همه تعلیم ها
      • اقتصاد-Economy
        • علوم بورس-Science stock
        • علوم بانکداری-Banking science
        • علوم تجارت-Business Sciences
      • علوم برق-Electrical Sciences
        • مقالات برق-Electrical Articles
        • علوم الکترونیک-Electronic science
      • علوم زیست شناسی-Biological Sciences
        • زمین شناسی-Geology
          • مقالات جغرافیا-Geography Papers
      • علوم اجتماعی-social Sciences
      • علوم ایمنی و بهداشت-Health and safety
        • مقالات ایمنی و بهداشت – Health and safety
      • علوم پزشکی-Medical Sciences
        • علوم روانشناسی-Psychological Science
          • روانشناسی موفقیت-Psychology of success
        • مقالات پزشکی-medical articles
        • مقالات آنتی بیوتیک-Articles antibiotics
        • مقالات دندانپزشکی-Dental articles
      • علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics
        • مقالات ریاضی – Mathematical articles
        • مقالات فیزیک-Physics articles
      • علوم زبان انگلیسی-Science in English
      • علوم سیاسی-political science
      • علوم شیمی-Chemical Sciences
        • مقالات شیمی-Chemistry Articles
        • مقالات پتروشیمی-Petrochemical articles
      • علوم صنایع غذایی-Food Industry Science
        • علوم تغذیه-nutrition science
      • علوم صنایع-Industrial science
        • مهندسی مواد-Materials Engineering
          • مقالات متالورژی- Metallurgy Articles
      • علوم عمران-Civil Sciences
        • مقالات عمران-Civil Articles
      • علوم کامپیوتر-computer science
        • مقالات فناوری اطلاعات-Articles of Information Technology
        • مقالات کامپیوتر-Computer Articles
          • دیتابیس-database
          • داده کاوی-Data Mining
          • داده های عظیم-Big data
          • رایانش ابری-cloud computing
          • هادوپ-Hadoop
          • سیستم فازی-Fuzzy System
      • علوم کشاورزی-Agricultural Sciences
        • مقالات کشاورزی-Agricultural Articles
        • مقالات شیلات-Fisheries Articles
        • مقالات محیط زیست-Environmental articles
      • علوم مالی و اداری-Financial and Administrative Science
        • مقالات حسابداری-Accountant Articles
      • علوم مدیریت-Management Sciences
        • مدیریت کسب و کار-business management
        • مقالات مدیریت-Management Articles
        • مقالات کارآفرینی-Entrepreneurship articles
      • علوم تربیت بدنی-Physical Education Sciences
      • علوم ورزشی-Sports Sciences
      • علوم معماری-Architectural Science
      • علوم هنر-Art Science
      • علوم مکانیک-Mechanical Sciences
        • مقالات مکانیک-Mechanical Articles
      • مذهبی-Religious
      • ادبیات-Literature
        • مقالات زبان فارسی-Articles in Persian language
  • مجله اینترنتی
  • حساب کاربری من
  • آموزش دانلود
  • قوانین سایت
  • درباره ما
  • جستجو
  • منو منو

DATA MINING FOR VEHICLE TELEMETRY

۰ تومان

This article presents a data mining methodology for driving-condition monitoring via CAN-bus data that is based on the general data mining process. The approach is applicable to many driving condition problems, and the example of road type classification without the use of location information is investigated. Location information from Global Positioning Satellites and related map data are often not available for business reasons, or cannot represent the full dynamics of road conditions.

دسته: داده کاوی-Data Mining, مقالات کامپیوتر-Computer Articles, مقالات-Article
  • توضیحات
  • نظرات (0)

توضیحات

ABSTRACT

This article presents a data mining methodology for driving-condition monitoring via CAN-bus data that is based on the general data mining process. The approach is applicable to many driving condition problems, and the example of road type classification without the use of location information is investigated. Location information from Global Positioning Satellites and related map data are often not available for business reasons, or cannot represent the full dynamics of road conditions. In this work, Controller Area Network CAN-bus signals are used instead as inputs to models produced by machine learning algorithms. Road type classification is formulated as two related labeling problems: Road Type A, B, C, and Motorway and Carriageway Type Single or Dual. An investigation is presented into preprocessing steps required prior to applying machine learning algorithms, that is, signal selection, feature extraction, and feature selection. The selection methods used include principal components analysis PCA and mutual information MI, which are used to determine the relevance and redundancy of extracted features and are performed in various combinations. Finally, because there is an inherent bias toward certain road and carriageway labelings, the issue of class imbalance in classification is explained and investigated. A system is produced, which is demonstrated to successfully ascertain road type from CAN-bus data, and it is shown that the classification correlates well with input signals such as vehicle speed, steering wheel angle, and suspension height

INTRODUCTION

Driving conditions monitoring aims to detect parameters about the road and a vehicle’s surroundings (Huang et al., 2011), such as the road surface, level of congestion, or weather. Knowledge of the current driving conditions can have several benefits: user interface adaptation, engine power management, and driver monitoring (Huang et al 2011 Langari and Won, 2005; Murphey et al., 2008; Park et al., 2008); all of which strive to improve driver safety and vehicle efficiency. In this paper we present a data mining methodology, based on the general data mining process, for driving condition monitoring via Controller Area Network (CAN)-bus data. Two related classification problems are considered, Road Type labelling (into types A, B, C and Motorway) and Carriageway Type labelling (into types Single or Dual). Road Type labelling aims to detect the state or governmental designation of roads from vehicle telemetry data. Using the same inputs, Carriageway Type labelling aims to detect whether the vehicle is being driven on a single or dual (or multi) track road.,

Year : 2016

Publisher : Taylor & Francis

By : Phillip Taylor, Nathan Griffths, Abhir Bhalerao, Sarabjot Anand ,Thomas Popham, Zhou Xu , and Adam Gelencser

File Information : English Language / 31 Page / Size : 1.2 MB

Download : click


سال : 2016

ناشر : Taylor & Francis

کاری از : Phillip Taylor, Nathan Griffths, Abhir Bhalerao, Sarabjot Anand ,Thomas Popham, Zhou Xu , and Adam Gelencser

اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 31 صفحه / حجم : 1.2 MB

لینک دانلود : روی همین لینک کلیک کنید

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “DATA MINING FOR VEHICLE TELEMETRY” لغو پاسخ

برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.

محصولات مرتبط

  • A Survey on High Efficiency Wireless Local Area Networks: Next Generation WiFi

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • Free download paper Ant Colony Optimisation for Large-Scale Water Distribution Network Optimisation

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • Energy Efficiency and Delay in Wireless Systems: Is Their Relation Always a Tradeoff

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • OFDM Inspired Waveforms for 5G

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات

درباره فروشگاه

  • ایران
  • تعلیم مرکزی از دانش و علم و فناوریست ،جایی است که کلی مقاله و پروپزال رایگان در اختیار شما کاربران عزیز قرار می گیرد
  • info[at]taliem.ir

دوست عزیز شما می توانید فایل های رایگانی از جمله : نرم افزار ، کتاب ، جزوه ، مقاله و پروپوزال و غیره را از سایت تعلیم دانلود کنید و لازم به ذکر است که 80 در صد محصولات سایت تعلیم به صورت کاملا رایگان ارائه می شود.

در صورتی که فایل یا مقاله ای در سایت نشر داده شده است که دارای حق نشر می باشد خواهشمند است نویسنده یا ناشر با ایمیل زیر ما را در جریان قرار دهد تا از سایت حذف گردد

                taliemsite[@]gmail.com

شما را از پربازدید ترین مقالات مطلع می کنیم

دوست خوبم در صورت هر سوال یا مشکل از طریق تلفن یا پست الکترونیکی زیر می توانیم بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم و مطمئن باشید تمام سعی خود را جهت ارائه بهترین خدمت به شما تقدیم خواهیم کرد.

تلفن:07734236086[دور کار-با ایمیل باشما هستیم]

پست الکترونیک : info[@]taliem.ir

اینستاگرام : taliemsit

تعلیم دانشگاهی برای تمام علوم
  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Pinterest
  • Reddit
نقش پوشش Ni-Yبر اكسيداسيون نيكلbannertaliem-taliem-irکتاب پایگاه داده غیر رابطه ای NOSQL
رفتن به بالا