Gradient Boosting pro modelování procesů v systémech chytrých budov
Gradient Boosting for process modeling in smart building systems
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Adéla Čekalová
Supervisor
Oswald Cyril
Opponent
Široký Jan
Field of study
Automatizace a průmyslová informatikaStudy program
Automatizační a přístrojová technikaInstitutions assigning rank
ústav přístrojové a řídící technikyDefended
2023-02-07Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Náplní této diplomové práce je problematika boosting algoritmů v oblasti modelování procesů v systémech chytrých budov. Práce se zabývá vytvořením machine learning modelu v Pythonu, který se naučí predikovat příkon budov ze znalosti venkovní teploty, obsazenosti budovy, datumu a času. The main focus of this master thesis is the field of boosting algorithms in the domain of process modeling in smart building systems. The work deals with the creation and implementation of a machine learning model in Python, which learns to predict the input power consumption of buildings from the knowledge of the outdoor temperature, building occupancy, and timestamp.
Collections
- Diplomové práce - 12110 [158]