Модель представлення стану та прогнозування параметрів мікроклімату в розподілених інформаційно-вимірювальних системах

Анотація

У роботі запропоновано та експериментально оцінено хмарну мікросервісну платформу адаптивного керування мікрокліматом, що поєднує потокову обробку гетерогенних сенсорних даних і нейромережеве прогнозування. Удосконалена модель представлення стану формує узгоджений вектор стану на основі потокової агрегації та нормалізації IoT-вимірювань у режимі реального часу. На основі часових послідовностей цього вектора модель LSTM забезпечує коротко- та середньостроковий прогноз, який використовується для проактивного прийняття керуючих рішень у контурі клімат-контролю. Експерименти з віртуальними IoT-пристроями підтвердили придатність підходу до обробки потоків у реальному часі та високу точність прогнозування (MAE для температури ±0,6 °C; для вологості ±3,1 %). Іл.: 2. Табл.: 5. Бібліогр.: 10 назв