Ein Smart Home Management-System basierend auf adaptive Lernalgorithmen des Verhaltenserwerbs (ENKOS) / Christian Döbel

Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2016. - XIII, 242 Seiten.

ISBN 978-3-86360-142-3
URN urn:nbn:de:gbv:ilm1-2015000646
Preis (Druckausgabe): 24,40 €

Zugl.: Dissertation, Technische Universität Ilmenau, 2016

Inhalt

Mit dem adaptiven Energie- und Komfortmanagementsystem „ENKOS“ wird auf Basis von Learning Classifier Systems die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt adaptiv gelernt. Damit ist eine signifikante Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage möglich, womit ein völlig neuer Ansatz eines „Smart Home“-Systems realisiert wird. Außerdem wird eine deutliche Energiereduzierung im Haushalt erreicht.
Beide Ziele – Komfortsteigerung sowie Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt – werden durch eine Zielfunktion gewichtet und mit Hilfe von verhaltenspsychologischen Methoden abgeglichen. Danach wird die Topologie von ENKOS, dem zentralen Lern- und Steuersystem des „Smart Homes“, stufenweise aufgebaut. Der sich daraus ergebende Algorithmus wird „Kognitive Learning Classifier Systems“ (KLCS) genannt. Darin sind LCS die Grundlage des Ansatzes, der mit Methoden der kognitiven Verhaltensforschung und analytischen Modellen erweitert wurde.

Zugriff auf den Volltext über die dbt:
http://www.nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2015000646

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