| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Uporaba umetne inteligence za ugotavljanje vpliva voznika na porabo energije za pogon osebnega vozila : magistrsko delo
Avtorji:ID Zorman, Lina (Avtor)
ID Holobar, Aleš (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Zorman_Lina_2026.pdf (2,59 MB)
MD5: 61A1E863489EACCD757EBB482E63C0E6
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu je obravnavano napovedovanje porabe goriva na podlagi podatkov, zbranih med realno vožnjo z vmesnikom OBD-II in senzorji mobilnega telefona. Meritve so bile zbrane z enim voznikom in enim osebnim vozilom z bencinskim motorjem s prisilnim polnjenjem na 29 vožnjah. Podatki so bili predobdelani in uporabljeni za učenje regresijskih modelov strojnega učenja. Najboljše rezultate je dosegel naključni gozd z izborom značilk ElasticNet. Rezultati so pokazali, da so za napoved pomembne predvsem značilke hitrosti, položaja dušilne lopute, obremenitve motorja in pospeševanja. Na osnovi modela je bil izveden osnovni lokalni priporočilni sistem za varčnejšo vožnjo.
Ključne besede:poraba goriva, OBD-II, strojno učenje, vozni slog, priporočilni sistem
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[L. Zorman]
Leto izida:2026
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (IX, 94 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-98305 Novo okno
UDK:004.85.021:519.2(043.2)
COBISS.SI-ID:283569923 Novo okno
Datum objave v DKUM:29.06.2026
Število ogledov:272
Število prenosov:27
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:03.06.2026

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Using artificial intelligence to determine the driver's impact on energy consumption in personal vehicles
Opis:This master’s thesis investigates fuel consumption prediction using data collected in real-world driving from an on-board diagnostics interface and smartphone sensors. Measurements were collected over 29 drives by one driver in one passenger vehicle with a forced-induction gasoline engine. The data was cleaned, segmented into time windows, and transformed into driving-related features. Several regression-based machine learning models were evaluated, with the best performance achieved by a Random Forest model combined with ElasticNet feature selection. The results indicate that speed, throttle position, engine load, and acceleration-related features are important predictors. The selected model also supported an offline eco-driving recommendation system.
Ključne besede:fuel consumption, OBD-II, machine learning, driving style, recommendation system


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici