En el presente trabajo se estima el consumo de gasolina y las emisiones de CO2 en un motor vehicular de 130 HP, instalado en un banco de pruebas, usando técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning). Para obtener datos de los parámetros de funcionamiento del motor, se realizaron pruebas en condiciones estacionarias de carga (torque) y régimen de giro del cigüeñal; se registraron las lecturas de sensores originalmente instalados en el motor, mediante un scanner conectado al puerto OBD2 del módulo de control electrónico del motor. Además, se instalaron equipos de laboratorio para registrar otras variables necesarias para el estudio. Con los datos disponibles, se utilizaron tres técnicas de Machine Learning: Regresión Múltiple, Máquina de Soporte Vectorial y Redes Neuronales. En la aplicación de los modelos se utilizaron datos en grupos, separados de la siguiente forma...

En el presente trabajo se estima el consumo de gasolina y las emisiones de CO2 en un motor vehicular de 130 HP, instalado en un banco de pruebas, usando técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning). Para obtener datos de los parámetros de funcionamiento del motor, se realizaron pruebas en condiciones estacionarias de carga (torque) y régimen de giro del cigüeñal; se registraron las lecturas de sensores originalmente instalados en el motor, mediante un scanner conectado al puerto OBD2 del módulo de control electrónico del motor. Además, se instalaron equipos de laboratorio para registrar otras variables necesarias para el estudio. Con los datos disponibles, se utilizaron tres técnicas de Machine Learning: Regresión Múltiple, Máquina de Soporte Vectorial y Redes Neuronales. En la aplicación de los modelos se utilizaron datos en grupos, separados de la siguiente forma...