Детальная информация

Название Прогнозирование и оптимизация энергопотребления в умных домах с использованием методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Авторы Сафонов Павел Алексеевич
Научный руководитель Сорокина Наталья Владимировна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика энергопотребление ; умный дом ; оптимизация энергопотребления ; машинное обучение ; прогнозирование энергии ; energy consumption ; smart home ; energy optimization ; machine learning ; energy forecasting
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.02
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-5157
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\37776
Дата создания записи 23.09.2025

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Целью работы является разработка системы, которая будет направлена на прогнозирование энергопотребления в умных домах, а также его оптимизацию с учетом различных факторов таких, как внешние условия и поведение пользователей. Для выполнения работы по теме "Прогнозирование и оптимизация энергопотребления в умных домах с использованием методов машинного обучения" обучения необходимо решить следующие задачи: 1. Исследование способов сбора и анализа данных о потреблении электроэнергии в умных домах. 2. Определение наиболее эффективных моделей оптимизации энергопотребления. 3. Оценка точности прогнозов с использованием методов машинного обучения. 4. Разработка модели оптимизации энергопотребления. 5. Тестирование и анализ работы системы.

The aim of this work is to develop a system aimed at forecasting energy consumption in smart homes, as well as optimizing it considering various factors such as external conditions and user behavior. To accomplish the objectives of the work on the topic "Forecasting and Optimization of Energy Consumption in Smart Homes Using Machine Learning Methods", the following tasks were set: 1. To study methods of collecting and analyzing data on electricity consumption in smart homes. 2. To identify the most effective models for energy consumption optimization. 3. To evaluate the accuracy of forecasts using machine learning methods. 4. To develop a model for energy consumption optimization. 5. To test and analyze the performance of the system.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 1 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика