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dc.contributor.advisorGuinea García-Alegre, Domingo Migueles-ES
dc.contributor.authorGómez-Lechón Verdia, Jorgees-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2021-03-29T09:46:41Z
dc.date.available2021-03-29T09:46:41Z
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/55136
dc.descriptionMáster en Big Data. Tecnología y Analítica Avanzada/Master in Big Data Technologies and Advanced Analyticses_ES
dc.description.abstractDesarrollo completo de Switch, un sistema inteligente de configuración de flotas basado en predicciones precisas de consumo de combustibles y emisiones atmosféricas. El producto aprovecha el Machine Learning para comprender las interacciones entre patrones internos de conducción, escenarios externos y especificaciones técnicas de vehículos.es-ES
dc.description.abstractFull-fledged development of Switch, an intelligent fleet configurator based on the accurate prediction of fuel consumption and environmental emissions. The product leverages Machine Learning for understanding the interaction between internal driving patterns, external driving scenarios, and vehicle specifications.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherM8Aes_ES
dc.titleSistema analítico de configuración de flotas vehiculares para la minimización del consumo energético y emisiones atmosféricases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsOptimización de flotas, emisiones atmosféricas, consumo de combustible, Machine Learning, analítica avanzadases-ES
dc.keywordsFleet optimization, Environmental emissions, Fuel Consumption, Machine Learning, Advanced Analyticsen-GB


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