РЕГРЕСІЙНІ МОДЕЛІ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО БУДИНКУ

Oleh Sinkevych

Анотація


У статті розглядається регресійно-кореляційне моделювання даних інтелектуального будинку з метою побудови як прогностичних моделей, так і дослідження зв’язків між ними. В якості даних для такого моделювання було обрано дві окремі групи: набори вимірювань температур та споживання енергії, отриманих в межах проекту REFIT Smart Homes та розподіли температур, виміряних у лабораторії інтелектуальних автономних систем факультету електроніки та комп’ютерних технологій Львівського національного університету імені Івана Франка за період з 1 лютого 2021 року по 1 вересня 2021 року. Розглянутий та апробований підхід до попередньої обробки кліматичних показників інтелектуального будинку, який передбачає застосування методу STL-декомпозиції. Побудова та дослідження регресійно-кореляційних моделей були виконані для кількох комбінацій даних: а) внутрішніх і зовнішніх температур; б) споживання газу і температур на обігрівальних елементах та в) внутрішніх, зовнішніх температур і споживання газу для обігріву. Результати такого моделювання дають змогу кількісно оцінити теплову ефективність інтелектуального будинку в контексті розподілів температур та споживання енергії обігріву, а положення регресійних прямих – неявним чином аналізувати теплозберігаючі властивості.

Ключові слова: регресійне моделювання, інтелектуальний будинок, XGBoost, інтелектуальний аналіз даних.


Повний текст:

PDF

Посилання


  1. Wavelet-Based filtration procedure for denoising the predicted CO2 waveforms in smart home within the internet of things / Jan Vanus [et al.] // Sensors. – 2020. – V. 20, № 3. – P. 620. – Retrieved from: https://doi.org/10.3390/s20030620.
  2. Missing value imputation based on gaussian mixture model for the internet of things / Xiaobo Yan [et al.] // Mathematical problems in engineering. – 2015. – V. 2015. – P. 1–8. – Retrieved from: https://doi.org/10.1155/2015/548605.
  3. A missing sensor data estimation algorithm based on temporal and spatial correlation / Zhipeng Gao [та ін.] // International journal of distributed sensor networks. – 2015. – V. 2015. – P. 1–10. Retrieved from: http://dx.doi.org/10.1155/2015/435391.
  4. Mary I. P. S. Imputing the missing data in IoT based on the spatial and temporal correlation / I. Priya Stella Mary, L. Arockiam // 2017 IEEE international conference on current trends in advanced computing (ICCTAC), Bangalore, 2–3 Mar. 2017. – [Б. м.], 2017.
  5. Lin W.-C. Deep learning for missing value imputation of continuous data and the effect of data discretization / Wei-Chao Lin, Chih-Fong Tsai, Jia Rong Zhong // Knowledge-Based systems. – 2022. – V. 239. – P. 108079. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.108079.
  6. Sinkevych O. Statistical Analysis of the Thermal Parameters of Smart Homes / O. Sinkevych, L. Monastyrskii, B. Sokolovskyi // Electronics and information technologies. 2018. – Issue 10. – P. 99–108
  7. Oleh Sinkevych, Liubomyr Monastyrskyi, Bohdan Sokolovskyi. Determination of regression parameters for the thermal and energy components of smart homes / International Scientific and Practical Conference "Electronics and Information Technologies" (ELIT-2018). A-92 A-95. 2018.
  8. Heating behaviour in English homes: an assessment of indirect calculation methods / T. Kane [et al.] // Energy and buildings. – 2017. – V. 148. – P. 89–105. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.04.059.
  9. Linear regression analysis of energy consumption data for smart homes / Phenyo Phemelo Moletsane [et al.] // 2018 41st international convention on information and communication technology, electronics and microelectronics (MIPRO), Opatija, 21–25 May. 2018 . – [Б. м.], 2018. Retrieved from: https://doi.org/10.23919/MIPRO.2018.8400075.
  10. Energy usage prediction for smart home with regression based ensemble model / Mohammad Shamsul Hoque [et al.] // 2020 8th international conference on information technology and multimedia (ICIMU), Selangor, Malaysia, 24–26 Aug. 2020 . – [Б. м.], 2020. Retrieved from: https://doi.org/10.1109/ICIMU49871.2020.9243578.
  11. Shorfuzzaman M. Predictive analytics of energy usage by iot-based smart home appliances for green urban development / Mohammad Shorfuzzaman, M. Shamim Hossain // ACM transactions on internet technology. – 2022. – V. 22, № 2. – P. 1–26. Retrieved from: https://doi.org/10.1145/3426970.
  12. Spencer B. Forecasting temperature in a smart home with segmented linear regression / Bruce Spencer, Omar Alfandi, Feras Al-Obeidat // Procedia computer science. – 2019. – V. 155. – P. 511–518. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.08.071.
  13. Ma X. Prediction of outdoor air temperature and humidity using Xgboost / Xiaoming Ma, Cong Fang, Junping Ji // IOP conference series: earth and environmental science. – 2020. – V. 427. – P. 012013. Retrieved from: https://doi.org/10.1088/1755-1315/427/1/012013.
  14. A regression-based framework to examine thermal loads of buildings / Mohammad K. Najjar [et al.] // Journal of cleaner production. – 2021. – V. 292. – P. 126021. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126021.
  15. REFIT – REFIT: smart homes and energy demand reduction [Електронний ресурс] // REFIT – REFIT: Smart Homes and Energy Demand Reduction. – Retrieved from: https://www.refitsmarthomes.org/.




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/eli.20.7

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.