prikaz prve stranice dokumenta Korekcija navika vozača strojnim učenjem
Rad nije dostupan
završni rad
Korekcija navika vozača strojnim učenjem
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:945348
Kuzman, Jan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kuzman, J. (2024). Korekcija navika vozača strojnim učenjem (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:945348

Kuzman, Jan. "Korekcija navika vozača strojnim učenjem." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:945348

Kuzman, Jan. "Korekcija navika vozača strojnim učenjem." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:945348

Kuzman, J. (2024). 'Korekcija navika vozača strojnim učenjem', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 28.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:945348

Kuzman J. Korekcija navika vozača strojnim učenjem [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 28.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:945348

J. Kuzman, "Korekcija navika vozača strojnim učenjem", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:945348

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:945348
Podaci o radu
NaslovKorekcija navika vozača strojnim učenjem
Naslov (engleski)Correction of driver habits with machine learning
AutorJan Kuzman
MentorVinko Lešić (mentor)
Član povjerenstvaVinko Lešić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaFilip Vrbanc (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMihael Jakšić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-04, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Potrošnja goriva u vozilima je pod velikim utjecajem stila vožnje, koji može varirati od sporog do agresivnog. Koristeći strojno učenje nad prikupljenim podacima iz akcelerometra i žiroskopa, ovaj rad istražuje kako se potrošnja goriva mijenja ovisno o stilu vožnje. Razvijen je model za predikciju potrošnje goriva korištenjem algoritma Random Forest Regression. Podaci su prikupljeni iz senzora ugrađenih u mobilnim uređajima, a obuhvaćaju razdoblje vožnje te su podijeljeni u tri kategorije – agresivna, normalna i spora vožnja. Model je treniran na segmentiranim podacima, a njegova točnost je testiranja na odvojenom i još neviđenom skupu podataka. Postignuta je visoka, skoro savršena, točnost za sve stilove vožnje. Uspješno su implementirani sustavi upozorenja i nagrađivanja vozača koji mogu pomoći u poticanju ekonomičnije vožnje, smanjujući potrošnju goriva i emisije stakleničkih plinova.
Sažetak (engleski)
Fuel consumption in vehicles is greatly influenced by driving style, which can vary from slow to aggressive. Utilizing machine learning on collected data from accelerometers and gyroscopes, this paper investigates how fuel consumption changes depending on the driving style. A model for predicting fuel consumption was developed using the Random Forest Regression algorithm. The data was collected from sensors embedded in mobile devices, covering the driving period and categorized into three categories – aggressive, normal and slow driving. The model was trained on segmented data, and its accuracy was tested on separate and previously unseen dataset. High, nearly perfect accuracy was achieved for all driving styles. Successfully implemented driver warning and reward system can help promote more economical driving, reducing fuel consumption and greenhouse gas emissions.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:945348
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 21:16:26