Sammanfattning av denna webbsida: Tidsserieprognoser är en viktig prediktiv metod som kan tillämpas på ett brett spektrum av problem. I synnerhet möjliggör prognostiseringen av inomhustemperaturen ett förbättrat utnyttjande av HVAC-systemen (värme, ventilation och luftkonditionering) i ett hem och därmed en bättre energieffektivitet. Med detta syfte beskriver tidningen hur man implementerar en Artificial Neural Network (ANN) algoritm i en låg kostnad system-on-chip för att utveckla en autonom intelligent trådlös sensor nätverk. I det här pappret används ett trådlöst sensornätverk (WSN) för att övervaka och förutsäga inomhustemperaturen i ett smart hem, baserat på låga resurser och kostnadsbaserad mikrostyrningsteknik som 8051MCU. En on-line inlärningsmetod, baserad på Back-Propagation (BP) algoritm för ANNs, har utvecklats för realtids-tidsserie lärande. Den utför modellen utbildning med varje ny data som anländer till systemet, utan att spara enorma mängder data för att skapa en historisk databas som vanligt, dvs utan tidigare kunskap. Följaktligen har man för att validera metoden testat en simuleringsstudie genom en baslinjemodell från Bayesian för att jämföra med en databas med en verklig applikation som syftar till att se prestanda och noggrannhet. Kärnan i artikeln är en ny algoritm, baserad på BP en, som har beskrivits i detalj, och utmaningen var hur man ska implementera en beräkningskrävande algoritm i en enkel arkitektur med mycket få hårdvaruresurser.
Pardo m.fl. REF implementerade en Artificial Neural Network (ANN) algoritm på en låg kostnad chip (CC1110F32) i syfte att utveckla autonoma intelligenta WSNs för att övervaka och prognostisera inomhustemperaturen i smarta hem.
Online Learning Algorithm for Time Series Forecasting Suitable for Low Cost Wireless Sensor Networks Nodes
{'venue': 'Sensors 2015, 15(4), 9277-9304', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}