Global ETD Search

91	Preprocesserings påverkan på prediktiva modeller : En experimentell analys av tidsserier från fjärrvärme / Impact of preprocessing on predictive models : An experimental analysis of time series from district heating Andersson, Linda, Laurila, Alex, Lindström, Johannes January 2021 (has links) Värme står för det största energibehovet inom hushåll och andra byggnader i samhället och olika tekniker används för att kunna reducera mängden energi som går åt för att spara på både miljö och pengar. Ett angreppssätt på detta problem är genom informatiken, där maskininlärning kan användas för att analysera och förutspå värmebehovet. I denna studie används maskininlärning för att prognostisera framtida energiförbrukning för fjärrvärme utifrån historisk fjärrvärmedata från ett fjärrvärmebolag tillsammans med exogena variabler i form av väderdata från Sveriges meteorologiska och hydrologiska institut. Studien är skriven på svenska och utforskar effekter av preprocessering hos prediktionsmodeller som använder tidsseriedata för att prognostisera framtida datapunkter. Stegen som utförs i studien är normalisering, interpolering, hantering av numeric outliers och missing values, datetime feature engineering, säsongsmässighet, feature selection, samt korsvalidering. Maskininlärningsmodellen som används i studien är Multilayer Perceptron som är en subkategori av artificiellt neuralt nätverk. Forskningsfrågan som besvaras fokuserar på effekter av preprocessering och feature selection för prediktiva modellers prestanda inom olika datamängder och kombinationer av preprocesseringsmetoder. Modellerna delades upp i tre olika datamängder utifrån datumintervall: 2009, 2007–2011, samt 2007–2017, där de olika kombinationerna utgörs av preprocesseringssteg som kombineras inom en iterativ process. Procentuella ökningar på R2-värden för dessa olika intervall har uppnått 47,45% för ett år, 9,97% för fem år och 32,44% för 11 år. I stora drag bekräftar och förstärker resultatet befintlig teori som menar på att preprocessering kan förbättra prediktionsmodeller. Ett antal mindre observationer kring enskilda preprocesseringsmetoders effekter har identifierats och diskuterats i studien, såsom DateTime Feature Engineerings negativa effekter på modeller som tränats med ett mindre antal iterationer. / Heat accounts for the greatest energy needs in households and other buildings in society. Effective production and distribution of heat energy require techniques for minimising economic and environmental costs. One approach to this problem is through informatics where machine learning is used to analyze and predict the heating needs with the help of historical data from a district heating company and exogenous variables in the form of weather data from Sweden's Meteorological and Hydrological Institute (SMHI). This study is written in Swedish and explores the importance of preprocessing practices before training and using prediction models which utilizes time-series data to predict future energy consumption. The preprocessing steps explored in this study consists of normalization, interpolation, identification and management of numerical outliers and missing values, datetime feature engineering, seasonality, feature selection and cross-validation. The machine learning model used in this study is Multilayer Perceptron which is a subcategory of artificial neural network. The research question focuses on the effects of preprocessing and feature selection for predictive model performance within different datasets and combinations of preprocessing methods. The models were divided into three different data sets based on date ranges: 2009, 2007–2011, and 2007–2017, where the different combinations consist of preprocessing steps that are combined within an iterative process. Percentage increases in R2 values for these different ranges have reached 47,45% for one year, 9,97% for five years and 32,44% for 11 years. The results broadly confirm and reinforce the existing theory that preprocessing can improve prediction models. A few minor observations about the effects of individual preprocessing methods have been identified and discussed in the study, such as DateTime Feature Engineering having a detrimental effect on models with very few training iterations. Machine Learning District Heating Preprocessing Time Series Forecasting Artificial Neural Network Cross-validation Feature Selection Seasonality Exogenous Variables Interpolation MultiLayer Perceptrons. Maskininlärning Fjärrvärme Preprocessering Tidsserier Prognostisering Artificiellt Neuralt Nätverk Korsvalidering Feature Selection Säsongsmässighet Exogena Variabler Interpolering Multilayer Perceptron. Computer and Information Sciences Data- och informationsvetenskap
92	Arquitectura de un sistema de geo-visualización espacio-temporal de actividad delictiva, basada en el análisis masivo de datos, aplicada a sistemas de información de comando y control (C2IS) Salcedo González, Mayra Liliana 03 April 2023 (has links) [ES] La presente tesis doctoral propone la arquitectura de un sistema de Geo-visualización Espaciotemporal de actividad delictiva y criminal, para ser aplicada a Sistemas de Comando y Control (C2S) específicamente dentro de sus Sistemas de Información de Comando y Control (C2IS). El sistema de Geo-visualización Espaciotemporal se basa en el análisis masivo de datos reales de actividad delictiva, proporcionado por la Policía Nacional Colombiana (PONAL) y está compuesto por dos aplicaciones diferentes: la primera permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente de forma dinámica, las concentraciones, tendencias y patrones de movilidad de esta actividad dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas que se precise, lo cual permite al usuario realizar análisis e interpretaciones y tomar decisiones estratégicas de acción más acertadas; la segunda aplicación permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente las predicciones de la actividad delictiva en periodos continuos y cortos a modo de tiempo real, esto también dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas de elección del usuario. Para estas predicciones se usaron técnicas clásicas y técnicas de Machine Learning (incluido el Deep Learning), adecuadas para el pronóstico en multiparalelo de varios pasos de series temporales multivariantes con datos escasos. Las dos aplicaciones del sistema, cuyo desarrollo se muestra en esta tesis, están realizadas con métodos novedosos que permitieron lograr estos objetivos de efectividad a la hora de detectar el volumen y los patrones y tendencias en el desplazamiento de dicha actividad, mejorando así la conciencia situacional, la proyección futura y la agilidad y eficiencia en los procesos de toma de decisiones, particularmente en la gestión de los recursos destinados a la disuasión, prevención y control del delito, lo cual contribuye a los objetivos de ciudad segura y por consiguiente de ciudad inteligente, dentro de arquitecturas de Sistemas de Comando y Control (C2S) como en el caso de los Centros de Comando y Control de Seguridad Ciudadana de la PONAL. / [CA] Aquesta tesi doctoral proposa l'arquitectura d'un sistema de Geo-visualització Espaitemporal d'activitat delictiva i criminal, per ser aplicada a Sistemes de Comandament i Control (C2S) específicament dins dels seus Sistemes d'informació de Comandament i Control (C2IS). El sistema de Geo-visualització Espaitemporal es basa en l'anàlisi massiva de dades reals d'activitat delictiva, proporcionada per la Policia Nacional Colombiana (PONAL) i està composta per dues aplicacions diferents: la primera permet a l'usuari geo-visualitzar espaitemporalment de forma dinàmica, les concentracions, les tendències i els patrons de mobilitat d'aquesta activitat dins de l'extensió d'àrea geogràfica i el rang de dates i hores que calgui, la qual cosa permet a l'usuari fer anàlisis i interpretacions i prendre decisions estratègiques d'acció més encertades; la segona aplicació permet a l'usuari geovisualitzar espaciotemporalment les prediccions de l'activitat delictiva en períodes continus i curts a mode de temps real, això també dins l'extensió d'àrea geogràfica i el rang de dates i hores d'elecció de l'usuari. Per a aquestes prediccions es van usar tècniques clàssiques i tècniques de Machine Learning (inclòs el Deep Learning), adequades per al pronòstic en multiparal·lel de diversos passos de sèries temporals multivariants amb dades escasses. Les dues aplicacions del sistema, el desenvolupament de les quals es mostra en aquesta tesi, estan realitzades amb mètodes nous que van permetre assolir aquests objectius d'efectivitat a l'hora de detectar el volum i els patrons i les tendències en el desplaçament d'aquesta activitat, millorant així la consciència situacional , la projecció futura i l'agilitat i eficiència en els processos de presa de decisions, particularment en la gestió dels recursos destinats a la dissuasió, prevenció i control del delicte, la qual cosa contribueix als objectius de ciutat segura i per tant de ciutat intel·ligent , dins arquitectures de Sistemes de Comandament i Control (C2S) com en el cas dels Centres de Comandament i Control de Seguretat Ciutadana de la PONAL. / [EN] This doctoral thesis proposes the architecture of a Spatiotemporal Geo-visualization system of criminal activity, to be applied to Command and Control Systems (C2S) specifically within their Command and Control Information Systems (C2IS). The Spatiotemporal Geo-visualization system is based on the massive analysis of real data of criminal activity, provided by the Colombian National Police (PONAL) and is made up of two different applications: the first allows the user to dynamically geo-visualize spatiotemporally, the concentrations, trends and patterns of mobility of this activity within the extension of the geographic area and the range of dates and times that are required, which allows the user to carry out analyses and interpretations and make more accurate strategic action decisions; the second application allows the user to spatially visualize the predictions of criminal activity in continuous and short periods like in real time, this also within the extension of the geographic area and the range of dates and times of the user's choice. For these predictions, classical techniques and Machine Learning techniques (including Deep Learning) were used, suitable for multistep multiparallel forecasting of multivariate time series with sparse data. The two applications of the system, whose development is shown in this thesis, are carried out with innovative methods that allowed achieving these effectiveness objectives when detecting the volume and patterns and trends in the movement of said activity, thus improving situational awareness, the future projection and the agility and efficiency in the decision-making processes, particularly in the management of the resources destined to the dissuasion, prevention and control of crime, which contributes to the objectives of a safe city and therefore of a smart city, within architectures of Command and Control Systems (C2S) as in the case of the Citizen Security Command and Control Centers of the PONAL. / Salcedo González, ML. (2023). Arquitectura de un sistema de geo-visualización espacio-temporal de actividad delictiva, basada en el análisis masivo de datos, aplicada a sistemas de información de comando y control (C2IS) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192685 Temporal data space Predictive geo-visualisation Command and control systems (C2S) Efficiency improvement Decision-making Future projection Real-time systems Sparse data Multivariate time series Forecasting of criminal activity Smart city Dynamic geo-visualisation of data Situational awareness Mobility of criminal activity Vector autoregressive (VAR) Multilayer perceptron (MLP) Espacio temporal de datos Geo-visualización predictiva Sistemas de mando y control (C2S) Mejora de la eficiencia Toma de decisiones Proyección futura Sistemas de tiempo real Datos dispersos Pronóstico multipaso y multiparalelo Series temporales multivariantes Pronóstico de actividad delictiva Ciudad segura Ciudad inteligente Geo-visualización dinámica de datos Conciencia situacional Movilidad de actividad delictiva INGENIERÍA TELEMÁTICA
93	Dynamic Speed Adaptation for Curves using Machine Learning / Dynamisk hastighetsanpassning för kurvor med maskininlärning Narmack, Kirilll January 2018 (has links) The vehicles of tomorrow will be more sophisticated, intelligent and safe than the vehicles of today. The future is leaning towards fully autonomous vehicles. This degree project provides a data driven solution for a speed adaptation system that can be used to compute a vehicle speed for curves, suitable for the underlying driving style of the driver, road properties and weather conditions. A speed adaptation system for curves aims to compute a vehicle speed suitable for curves that can be used in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or in Autonomous Driving (AD) applications. This degree project was carried out at Volvo Car Corporation. Literature in the field of speed adaptation systems and factors affecting the vehicle speed in curves was reviewed. Naturalistic driving data was both collected by driving and extracted from Volvo's data base and further processed. A novel speed adaptation system for curves was invented, implemented and evaluated. This speed adaptation system is able to compute a vehicle speed suitable for the underlying driving style of the driver, road properties and weather conditions. Two different artificial neural networks and two mathematical models were used to compute the desired vehicle speed in curves. These methods were compared and evaluated. / Morgondagens fordon kommer att vara mer sofistikerade, intelligenta och säkra än dagens fordon. Framtiden lutar mot fullständigt autonoma fordon. Detta examensarbete tillhandahåller en datadriven lösning för ett hastighetsanpassningssystem som kan beräkna ett fordons hastighet i kurvor som är lämpligt för förarens körstil, vägens egenskaper och rådande väder. Ett hastighetsanpassningssystem för kurvor har som mål att beräkna en fordonshastighet för kurvor som kan användas i Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) eller Autonomous Driving (AD) applikationer. Detta examensarbete utfördes på Volvo Car Corporation. Litteratur kring hastighetsanpassningssystem samt faktorer som påverkar ett fordons hastighet i kurvor studerades. Naturalistisk bilkörningsdata samlades genom att köra bil samt extraherades från Volvos databas och bearbetades. Ett nytt hastighetsanpassningssystem uppfanns, implementerades samt utvärderades. Hastighetsanpassningssystemet visade sig vara kapabelt till att beräkna en lämplig fordonshastighet för förarens körstil under rådande väderförhållanden och vägens egenskaper. Två olika artificiella neuronnätverk samt två matematiska modeller användes för att beräkna fordonets hastighet. Dessa metoder jämfördes och utvärderades. Machine Learning Artificial Intelligence MachineLearning Machine-Learning AI ML MLP Neural Networks Multilayer-Perceptron RFB RBF-Network Vehicle Automation AutonomousVehicles Autonomous SelfDriving Self-Driving Self Driving Curve Speed Adaptation Adaption CSA ACC Adaptive Cruise Control Driving Style Driver Behavior Behaviour Sample Samples Distance Derivative Speed Velocity Curvature Road Inclination Lane Width Type Acceleration Longitudinal Lateral Data Training Test Validation Results Discussion Sustainability Ethics Ethical Sustainable Future Today Tomorrow Yesterday Robot Robotics System Systems Class Classes Bin Bins Tree One A Dynamic Using Time Delay Volvo Car Cars Corporation Zenuity School Computer Science Master Degree Project Thesis Paper Object GPS Map Length Research Advanced Машинное Обучение Искусственный Интеллект AI ML MLP RBF Автомобиль Машына Сеть Робот Водитель Заворот Дорога Сам Сама Едет Ехать Учить Учит Учится Автоматизация Адаптация Результат Один Одна Одно Вчера Сегодня Завтра Дерево Карта ГПС Информатика Компьютер Наука Научная Работа Школа Вольво Завод Транспорт Maskininlärning Artificiell Intelligens Inlärning Maskin AI ML MLP RBF Neural Neurala Nätverk Artificiella Automation Själv Självkörande Körande Bil Fordon Robot Robotik Körstil Stil Beteende Adaption Kurva Lutning Väg CSA ACC Farthållare Hastighet Fart Hållare Inclination Körfält Fält Spår Bredd Typ Acceleration Longitudinell Lateral Data Traingin Test Validation Resultat Diskussion Längd Hållbarhet Etik Etiskt Framtid Dåtid Idag Imorgon System Class Klass Classer Klasser Träd En Ett Fler Flera Dynamisk Använda Tid Fördröjning Tids Volvo Car Corporation Object Zenuity Skola Dator Vetenskap Forkning Avancerad Projekt Exjobb Examensarbete Betyg GPS Karta Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)

Page generated in 0.0539 seconds