基于用户行为的智能家居节能：一项案例研究
机器学习
2015-09-21 v1 人工智能
多智能体系统
系统与控制
摘要
本文介绍了一项推荐系统的案例研究，该系统可在不降低居住者舒适度的前提下用于智能家居节能。我们提出了一种仅利用用户行为数据并通过机器学习建议居住者采取行动以减少家庭能耗的算法。该系统挖掘由 Digitalstrom 家庭自动化系统提供的事件数据中的频繁和周期性模式。这些模式被转换为关联规则，经过优先级排序后与居住者的当前行为进行比较。如果系统检测到在不降低舒适度水平的情况下存在节能机会，则会向居民发送建议。
引用
@article{arxiv.1509.05722,
title = {Energy saving in smart homes based on consumer behaviour: A case study},
author = {Michael Zehnder and Holger Wache and Hans-Friedrich Witschel and Danilo Zanatta and Miguel Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.05722},
year = {2015}
}
备注
To be presented on IEEE International Smart Cities Conference 2015