Abstract-This paper utforskar potentialen av maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) för att stödja Internet of Things (IoT) och Big Data i utvecklingen av individanpassade tjänster i smarta städer. Vi gör detta genom att studera prestandan hos fyra välkända ML-klassificeringsalgoritmer (Bayes Network (BN), Naïve Bayesian (NB), J48 och Nearest Neighbour (NN)) för att korrelera effekterna av väderdata (särskilt nederbörd och temperatur) på korta resor som utförs av cyklister i London. Algoritmernas prestanda bedömdes med avseende på noggrannhet, pålitlighet och snabbhet. Datauppsättningarna tillhandahölls av Transport för London (TfL) och UK MetOffice. Vi använde ett slumpmässigt urval av omkring 1.800.000 fall, bestående av sex individuella datauppsättningar, som vi analyserade på WECA-plattformen. Resultaten visade att det fanns en hög grad av korrelationer mellan väderbaserade attribut och de Big Data som analyserades. Anmärkningsvärda observationer var att beslutsträdet J48-algoritmen i genomsnitt presterade bäst i fråga om noggrannhet medan kNN IBK-algoritmen var snabbast att bygga modeller. Slutligen föreslår vi IoT Smart City applikationer som kan dra nytta av vårt arbete
Chin m.fl. REF har studerat fyra välkända ML-klassificeringsalgoritmer (Bayesian Network (BN), Naive Bayes (NB), J48 Tree Classifier och Nearest Neighbor Algorithm (NN)) i korrelerande väderdata (särskilt inverkan av nederbörd och temperatur på Londoncyklisternas kortdistansresor).
Understanding and personalising smart city services using machine learning, The Internet-of-Things and Big Data
{'venue': '2017 IEEE 26th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE)', 'journal': '2017 IEEE 26th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}