Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51033
| Títol: | Методи машинного навчання для завчасного передбачення несправностей транспортного засобу на основі OBD-2 даних |
| Altres títols: | Machine learning methods for early prediction of vehicle malfunctions based on OBD-2 data |
| Autor: | Бонар, В. Готович, Володимир Анатолійович Bonar, V. Hotovych, V. |
| Affiliation: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Бонар В. Методи машинного навчання для завчасного передбачення несправностей транспортного засобу на основі OBD-2 даних / В. Бонар, В. Готович // Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 17-18 грудня 2025 року. — Т. : ТНТУ, 2025. — С. 25–26. — (Математичне моделювання). |
| Bibliographic reference (2015): | Бонар В., Готович В. А. Методи машинного навчання для завчасного передбачення несправностей транспортного засобу на основі OBD-2 даних // Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, Тернопіль, 17-18 грудня 2025 року. 2025. С. 25–26. |
| Bibliographic citation (APA): | Bonar, V., & Hotovych, V. (2025). Metody mashynnoho navchannia dlia zavchasnoho peredbachennia nespravnostei transportnoho zasobu na osnovi OBD-2 danykh [Machine learning methods for early prediction of vehicle malfunctions based on OBD-2 data]. Materials of the ⅩⅢ Scientific and Technical Conference “Information Models, Systems, and Technologies”, 17-18 December 2025, Ternopil, 25-26. TNTU. [in Ukrainian]. |
| Bibliographic citation (CHICAGO): | Bonar V., Hotovych V. (2025) Metody mashynnoho navchannia dlia zavchasnoho peredbachennia nespravnostei transportnoho zasobu na osnovi OBD-2 danykh [Machine learning methods for early prediction of vehicle malfunctions based on OBD-2 data]. Materials of the ⅩⅢ Scientific and Technical Conference “Information Models, Systems, and Technologies” (Tern., 17-18 December 2025), pp. 25-26 [in Ukrainian]. |
| Is part of: | Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2025 Materials of the ⅩⅢ Scientific and Technical Conference “Information Models, Systems, and Technologies”, 2025 |
| Conference/Event: | ⅩⅢ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
| Journal/Collection: | Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
| Data de publicació: | 17-de -2025 |
| Date of entry: | 5-de -2026 |
| Editorial: | ТНТУ TNTU |
| Place of the edition/event: | Тернопіль Ternopil |
| Temporal Coverage: | 17-18 грудня 2025 року 17-18 December 2025 |
| UDC: | 621.326 |
| Number of pages: | 2 |
| Page range: | 25-26 |
| Start page: | 25 |
| End page: | 26 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51033 |
| Copyright owner: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025 |
| URL for reference material: | https://doi.org/10.1016/j.egyr.2019.10.018 https://doi.org/10.3390/s25134057 |
| References (International): | 1. Dimitrios Rimpas, Andreas Papadakis, Maria Samarakou, OBD-II sensor diagnostics for monitoring vehicle operation and consumption, Energy Reports, Volume 6, Supplement 3, 2020, Pages 55-63, ISSN 2352-4847, https://doi.org/10.1016/j.egyr.2019.10.018. 2. Michailidis, E.T.; Panagiotopoulou, A.; Papadakis, A. A Review of OBD-II-Based Machine Learning Applications for Sustainable, Efficient, Secure, and Safe Vehicle Driving. Sensors 2025, 25, 4057. https://doi.org/10.3390/s25134057 |
| Content type: | Conference Abstract |
| Apareix a les col·leccions: | ⅩⅢ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2025) |
Arxius per aquest ítem:
| Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
|---|---|---|---|---|
| IMST_2025_Bonar_V-Machine_learning_methods_for_25-26.pdf | 401,05 kB | Adobe PDF | Veure/Obrir | |
| IMST_2025_Bonar_V-Machine_learning_methods_for_25-26__COVER.png | 1,17 MB | image/png | Veure/Obrir |
Els ítems de DSpace es troben protegits per copyright, amb tots els drets reservats, sempre i quan no s’indiqui el contrari.