Thông tin tài liệu
Nhan đề : | Swarm Decision Table and Ensemble Search Methods in Fog Computing Environment: Case of Day-ahead Prediction of Building Energy Demands Using IoT Sensors |
Tác giả: | Li, Tengyue |
Người tham gia: | Fong, Simon Li, Xuqi Lu, ZhiHui Gandomi, Amir H. |
Năm xuất bản : | 2020 |
Nhà xuất bản : | IEEE Xplore |
Số tùng thư/báo cáo: | IEEE Internet of Things Journal ( Volume: 7, Issue: 3, March 2020) |
Tóm tắt : | Building energy demand prediction (BEDP) concerns sensing the environment using the Internet of Things (IoT), making seamless decisions and responding and controlling certain devices automatically, intelligently and quickly. Typically, BEDP application can be empowered by Fog computing where the sensed data are processed at the edge nodes rather than in a central Cloud. The challenge is that in this decentralized IoT environment, the machine learning algorithm implemented at the Fog node must learn a model from the incoming data accurately and fast. Which type of incremental learning algorithms, combined with traditional or swarm types of stochastic feature selection methods, are more suitable for BEDP? In this article this topic is investigated in detail by introducing a new incremental learning model, the Swarm Decision Table (SDT) in comparison with the classical decision tree. Simulation experiments using an empirical energy consumption dataset that represent a typical IoTconnected BEDP scenario are tested, and the SDT shows superior results in terms of accuracy and time, demonstrating it as a suitable machine learning candidate in a Fog computing environment. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/10468 |
Nguồn trực tuyến: | https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2958523 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
46
XEM & TẢI
12
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.