Estimación de factores de emisión en vehículos híbridos mediante el uso de aprendizaje automático en la ciudad de Cuenca

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Título : Estimación de factores de emisión en vehículos híbridos mediante el uso de aprendizaje automático en la ciudad de Cuenca
Autor : Vidal Suárez, Jackson Steeven
Semiglia Pineda, Walter Josué
Director de Tesis: Rivera Campoverde, Néstor Diego
Resumen traducido: The project proposes a method to estimate emission factors in hybrid vehicles in Cuenca using machine learning, encompassing Sedan, Crossover, and SUV models. It is divided into literature review, data acquisition with portable devices, and statistical and machine learning analysis to validate the effectiveness in estimating emissions during real-world tests.
Resumen : El proyecto propone un método para estimar factores de emisión en vehículos híbridos en Cuenca mediante aprendizaje automático, abarcando vehículos (Sedan, Crossover y SUV). Su enfoque se divide en revisión bibliográfica, adquisición de datos con dispositivos portátiles, y análisis estadístico y de aprendizaje automático para validar la eficacia en la estimación de emisiones durante pruebas reales.
Palabras clave : INGENIERÍA AUTOMOTRIZ
GASES DE ESCAPE DE AUTOMÓVILES
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
REDES NEURONALES (COMPUTADORES)
VEHÍCULOS ELÉCTRICOS HÍBRIDOS
Fecha de publicación : ene-2024
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27332
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

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