Vehicle Emission Detection in Data-Driven Methods
المؤلفون المشاركون
He, Zheng
Ye, Gang
Jiang, Hui
Fu, Youming
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Environmental protection is a fundamental policy in many countries, where the vehicle emission pollution turns to be outstanding as a main component of pollutions in environmental monitoring.
Remote sensing technology has been widely used on vehicle emission detection recently and this is mainly due to the fast speed, reality, and large scale of the detection data retrieved from remote sensing methods.
In the remote sensing process, the information about the fuel type and registration time of new cars and nonlocal registered vehicles usually cannot be accessed, leading to the failure in assessing vehicle pollution situations directly by analyzing emission pollutants.
To handle this problem, this paper adopts data mining methods to analyze the remote sensing data to predict fuel type and registration time.
This paper takes full use of decision tree, random forest, AdaBoost, XgBoost, and their fusion models to successfully make precise prediction for these two essential information and further employ them to an essential application: vehicle emission evaluation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
He, Zheng& Ye, Gang& Jiang, Hui& Fu, Youming. 2020. Vehicle Emission Detection in Data-Driven Methods. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195493
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
He, Zheng…[et al.]. Vehicle Emission Detection in Data-Driven Methods. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195493
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
He, Zheng& Ye, Gang& Jiang, Hui& Fu, Youming. Vehicle Emission Detection in Data-Driven Methods. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195493
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195493
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر