SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:mau-63020"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:mau-63020" > An Intelligent IoT-...

An Intelligent IoT-based Home Automation for Optimization of Electricity Use

Francis, Antony (författare)
Indian Inst Informat Technol Kottayam IIITK, Dept Comp Sci & Engn, Kottayam, India.
Madhusudhanan, Sheema (författare)
Indian Inst Informat Technol Kottayam IIITK, Dept Comp Sci & Engn, Kottayam, India.
Jose, Arun Cyril (författare)
Indian Inst Informat Technol Kottayam IIITK, Dept Comp Sci & Engn, Kottayam, India.
visa fler...
Malekian, Reza, 1983- (författare)
Malmö universitet,Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT),Univ Pretoria, Dept Elect Elect & Comp Engn, Pretoria, South Africa.
visa färre...
Indian Inst Informat Technol Kottayam IIITK, Dept Comp Sci & Engn, Kottayam, India Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT) (creator_code:org_t)
Wydawnictwo SIGMA-NOT, sp. z.o.o. 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Przeglad Elektrotechniczny. - : Wydawnictwo SIGMA-NOT, sp. z.o.o.. - 0033-2097 .- 2449-9544. ; 99:9, s. 123-127
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The world is gearing towards renewable energy sources, due to the numerous negative repercussions of fossil fuels. There is a need to increase the efficiency of power generation, transmission, distribution, and use. The proposed work intends to decrease household electricity use and provide an intelligent home automation solution with ensembled machine learning algorithms. It also delivers organized information about the usage of each item while automating the use of electrical appliances in a home. Experimental results show that with XGBoost and Random Forest classifiers, electricity usage can be fully automated at an accuracy of 79%, thereby improving energy utilization efficiency and improving quality of life of the user.
  • Świat zmierza w kierunku odnawialnych Ĩródeá energii ze wzglĊdu na liczne negatywne reperkusje paliw kopalnych. Istnieje potrzeba zwiĊkszenia efektywnoĞci wytwarzania, przesyáu, dystrybucji i uĪytkowania energii. Proponowane prace mają na celu zmniejszenie zuĪycia energii elektrycznej w gospodarstwach domowych i zapewnienie inteligentnego rozwiązania automatyki domowej z poáączonymi algorytmami uczenia maszynowego. Dostarcza równieĪ zorganizowanych informacji na temat uĪytkowania kaĪdego elementu, jednoczeĞnie automatyzując korzystanie z urządzeĔ elektrycznych w domu. Wyniki eksperymentów pokazują, Īe dziĊki klasyfikatorom XGBoost i Random Forest zuĪycie energii elektrycznej moĪna w peáni zautomatyzowaü z dokáadnoĞcią do 79%, poprawiając w ten sposób efektywnoĞü wykorzystania energii i poprawiając jakoĞü Īycia uĪytkownika. 

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Annan elektroteknik och elektronik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Other Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

Smart home automation
Ensembled Machine learning algorithms
Microcontroller
Proximity Sensors

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy