| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorzinātne un organizāciju tehnoloģijas |
| Nosaukums |
Gudrās mājas sildīšanas uzlabojumi ar mākslīgā intelekta algoritmu "maldatošanā" |
| Nosaukums angļu valodā |
Improving Smart Home Heating with Edge AI |
| Struktūrvienība |
01B00 Rīgas Biznesa skola |
| Darba vadītājs |
Ronalds Cinks |
| Recenzents |
Valdis Saulespurēns |
| Anotācija |
Veikalos nopērkami viedie termostati ir viegls un salīdzinoši lēts risinājums kā uzlabot istabas temperatūras komfortu un ietaupīt enerģiju. Nest, Netatmo, Ecobee un Tado ir populārākie risinājumi tirgū, bet tie ir atkarīgi no mākoņa savienojuma, un ļauj kompānijām izmantot lietotāju datus. Lai atteiktos to risinājumiem, kam nepieciešams savienojums ar mākoni, tiek piedāvāts alternatīvs viedās mājas termostata risinājums, kas uzlabo esošos programmējamos termostatus, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, lai aprēķinātu turpmākos apkures laikus un kontrolētu radiatorus. Tas izmanto lineārās regresijas algoritmu un ārējo temperatūru kā papildus mainīgo, lai laicīgi ieslēgtu radiatorus un norādītajā laikā sasniegtu mērķa temperatūru. Mašīnmācīšanās modelis tiek pārbaudīts teorētiski, izmantojot daļu no savāktajiem datiem priekš testēšanas, un praktiski, lietojot termostata programmu vienu nedēļu divās atsevišķās telpās. Testēšanas laikā tiek secināts, ka lineārās regresijas algoritms strādā gadījumos, kad rezultātus neietekmē nezināmi ārēji faktori; praktiskā pārbaude apstiprina šos rezultātus. Rezultāti liecina, ka ir lineārās regresijas modelis var tikt izmantots viedajiem termostatiem; tomēr, lai tas precīzāk strādātu, testēšanas datu kopā ir jāiekļauj visi ārējie faktori. Lai uzlabotu praktiskajā daļā izveidoto termostatu, ir ieteicams apkopot vairāk ievades datus sākotnējai modeļa apmācībai, kā arī veltīt vairāk laika praktiskai modeļa testēšanai.
Bakalaura darbs ir uzrakstīts angļu valodā, tas sastāv no 52 lapaspusēm, 17 figūrām un 47 literatūras avotiem. |
| Atslēgas vārdi |
mākslīgais intelekts, viedā māja, mašīnmācīšanās, perifērdatošana, viedais termostats |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
artificial intelligence, smart home, machine learning, edge computing, smart thermostat |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
13.04.2023 23:48:28 |
