Verksamhetsigenkänning har visat sig vara värdefull för omfattande datortillämpningar, men mindre arbete har fokuserat på tekniker för att förutsäga den framtida förekomsten av aktiviteter. Vi presenterar en aktivitet prognosmetod för att förutsäga den tid som kommer att förflyta tills en målaktivitet inträffar. Denna metod genererar en aktivitetsprognos med hjälp av en regressionsträd klassificerare och erbjuder en fördel jämfört med sekvens förutsägelse metoder på så sätt att den kan förutsäga förväntad tid tills en aktivitet inträffar. Vi utvärderar denna algoritm på verkliga smarta hemdataset och ger bevis för att vårt föreslagna tillvägagångssätt är mest effektivt när det gäller att förutsäga aktivitetstider. Nyckelord aktivitetsprognos; aktivitetsigenkänning; regressionsträd; smarta hem Introduktion En viktig komponent i alla smarta hjälpmedel teknik är förmågan att förutsäga framtida händelser av en användares aktiviteter baserat på nuvarande och tidigare sammanhang. Förmågan hos ett system att förutse vilka aktiviteter användaren kommer att utföra i framtiden gör det möjligt för systemet att vidta förebyggande åtgärder för att hjälpa användaren att slutföra dessa aktiviteter. Verksamhetsförutsägelse kan på så sätt omvandla sammanhangsmedvetna system till aktivitetsprediktiva system. En typ av system som kan dra nytta av användningen av en aktivitetsförutsägelse algoritm är den smarta miljön. En smart miljö är en fysisk miljö som är utrustad för att känna av invånarnas tillstånd och deras omgivning för att förbättra invånarnas och miljöns välbefinnande [1,2]. Smarta miljöer använder en mängd olika sensorer för att övervaka sina invånare och ge impulser och andra åtgärder för att hjälpa till att slutföra dessa aktiviteter och sörja för invånarnas säkerhet. I aktivitetsförutsägelse vill vi skapa ett system som kan förutsäga antalet tidsenheter (det må vara sekunder, timmar eller dagar) tills framtida aktiviteter inträffar. Utmaningen ligger i att optimalt använda insamlade sensordata för att informera aktivitetsprognoser utan mänsklig inblandning. Även om data kan ge en mängd information om användaraktiviteter, kan det vara svårt att extrahera användbara attribut att använda i prognosmodeller. Förhållandet mellan sensordata och framtida aktiviteter är komplext och ickelinjärt. Tidigare metoder bygger på användarinmatning och fördefinierade regler, vilket begränsar deras räckvidd och flexibilitet för användning i olika tillämpningar. En effektiv aktivitetsförutsägare måste kunna upptäcka och utnyttja djupare aktivitetskomplex och modellera dem på lämpligt sätt. I den här artikeln introducerar vi en aktivitetsprognosalgoritm som förutsäger framtida aktivitetshändelser. Vår algoritm, som vi kallar AF, förutspår antalet tidsenheter som kommer att förflyta tills nästa händelse av en viss aktivitet baserat på aktuella och tidigare sensorhändelser. AF använder information om de senaste sensorhändelserna för att generera både diskreta och provtagningsbaserade funktioner för att ge förbättrad förutsägelsenoggrannhet. Dessa funktioner kan sedan användas med vanliga maskininlärning modeller för att lära sig de komplexa sambanden mellan sensordata och
Beslut träd har använts för att förutsäga den tid en viss verksamhet skulle hända REF.
Forecasting occurrences of activities
{'venue': 'Pervasive and mobile computing', 'journal': 'Pervasive and mobile computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}