Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Modelling urban bus fleet emissions with machine learning boosting methods: City of Madrid
Año:2019
Áreas de investigación
  • Ingenieria mecanica
Datos
Descripción
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.
Internacional
Si
Nombre congreso
23rd Transport and Air Pollution Conference
Tipo de participación
970
Lugar del congreso
Tesalónica
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-92-76-17328-1
DOI
10.2760/289885
Fecha inicio congreso
15/05/2019
Fecha fin congreso
17/05/2019
Desde la página
788
Hasta la página
788
Título de las actas
Proceedings of the 23rd Transport and Air Pollution (TAP) conference 2019
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)
S2i 2021 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
Cofinanciación del MINECO en el marco del Programa INNCIDE 2011 (OTR-2011-0236)
Cofinanciación del MINECO en el marco del Programa INNPACTO (IPT-020000-2010-22)