Implementation of Anomaly Detection on a Time-series Temperature Data set

University essay from Malmö universitet/Teknik och samhälle

Abstract: Aldrig har det varit lika aktuellt med hållbar teknologi som idag. Behovet av bättre miljöpåverkan inom alla områden har snabbt ökat och energikonsumtionen är ett av dem. En enkel lösning för automatisk kontroll av energikonsumtionen i smarta hem är genom mjukvara. Med dagens IoT teknologi och maskinlärningsmodeller utvecklas den mjukvarubaserade hållbara livsstilen allt mer. För att kontrollera ett hushålls energikonsumption måste plötsligt avvikande beteenden detekteras och regleras för att undvika onödig konsumption. Detta examensarbete använder en tidsserie av temperaturdata för att implementera detektering av anomalier. Fyra modeller implementerades och testades; en linjär regressionsmodell, Pandas EWM funktion, en EWMA modell och en PEWMA modell. Varje modell testades genom att använda dataset från nio olika lägenheter, från samma tidsperiod. Därefter bedömdes varje modell med avseende på Precision, Recall och F-measure, men även en ytterligare bedömning gjordes för linjär regression med R^2-score. Resultaten visar att baserat på noggrannheten hos varje modell överträffade PEWMA de övriga modellerna. EWMA modeller var något bättre än den linjära regressionsmodellen, följt av Pandas egna EWM modell.

  AT THIS PAGE YOU CAN DOWNLOAD THE WHOLE ESSAY. (follow the link to the next page)