Ponencias en congresos:
Modelling urban bus fleet emissions with machine learning boosting methods: City of Madrid
Año:2019
Áreas de investigación
- Ingenieria mecanica
Datos
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Descripción
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| Boosting is a machine learning methodology which consists in an ensemble (set) of similar models estimated from the same data set. It is an iterative and cumulative algorithm intended to minimize the error of a single ?weak? model. The purpose of this work is to assess the applicability of this technique to the modelling and prediction of instantaneous emissions of urban buses in the city of Madrid. | |
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Internacional
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Si |
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Nombre congreso
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23rd Transport and Air Pollution Conference |
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Tipo de participación
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970 |
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Lugar del congreso
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Tesalónica |
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Revisores
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Si |
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ISBN o ISSN
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978-92-76-17328-1 |
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DOI
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10.2760/289885 |
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Fecha inicio congreso
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15/05/2019 |
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Fecha fin congreso
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17/05/2019 |
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Desde la página
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788 |
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Hasta la página
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Título de las actas
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Proceedings of the 23rd Transport and Air Pollution (TAP) conference 2019 |
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Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
- Autor: Alvaro García Navalón Universidad Politécnica de Madrid
- Autor: Natalia Elizabeth Fonseca Gonzalez UPM
- Autor: Jose Manuel Mira Mcwilliams UPM
- Autor: Zamir Andres Mera Rosero UPM
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
- Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Inv. en Seguridad e Impacto Medioambiental de Vehículos y Transportes (GIVET)
- Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
- Departamento: Energía y Combustibles
- Centro o Instituto I+D+i: Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA)