Adaptive Systems for Smart Buildings Utilizing Wireless Sensor Networks and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, research efforts are dedicated towards the development of practical adaptable techniques to be used in Smart Homes and Buildings, with the aim to improve energy management and conservation, while enhancing the learning capabilities of Programmable Communicating Thermostats (PCT) – “transforming” them into smart adaptable devices, i.e., “Smart Thermostats”. An Adaptable Hybrid Intelligent System utilizing Wireless Sensor Network (WSN) and Artificial Intelligence (AI) techniques is presented, based on which, a novel Adaptive Learning System (ALS) model utilizing WSN, a rule-based system and Adaptive Resonance Theory (ART) concepts is proposed. The main goal of the ALS is to adapt to the occupant’s pattern and/or schedule changes by providing comfort, while not ignoring the energy conservation aspect. The proposed ALS analytical model is a technique which enables PCTs to learn and adapt to user input pattern changes and/or other parameters of interest. A new algorithm for finding the global maximum in a predefined interval within a two dimensional space is proposed. The proposed algorithm is a synergy of reward/punish concepts from the reinforcement learning (RL) and agent-based technique, for use in small-scale embedded systems with limited memory and/or processing power, such as the wireless sensor/actuator nodes. An application is implemented to observe the algorithm at work and to demonstrate its main features. It was observed that the “RL and Agent-based Search”, versus the “RL only” technique, yielded better performance results with respect to the number of iterations and function evaluations needed to find the global maximum. Furthermore, a “House Simulator” is developed as a tool to simulate house heating/cooling systems and to assist in the practical implementation of the ALS model under different scenarios. The main building blocks of the simulator are the “House Simulator”, the “Smart Thermostat”, and a placeholder for the “Adaptive Learning Models”. As a result, a novel adaptive learning algorithm, “Observe, Learn and Adapt” (OLA) is proposed and demonstrated, reflecting the main features of the ALS model. Its evaluation is achieved with the aid of the “House Simulator”. OLA, with the use of sensors and the application of the ALS model learning technique, captures the essence of an actual PCT reflecting a smart and adaptable device. The experimental performance results indicate adaptability and potential energy savings of the single in comparison to the zone controlled scenarios with the OLA capabilities being enabled.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».