Система автоматизації мікроклімату в закладах громадського харчування з модулем усунення невизначеностей у регулюванні температури за допомогою машинного навчання

Традиційним системам клімат-контролю часто важко адаптуватися до динамічних факторів навколишнього середовища, що призводить до невідповідності температури, вологості та загального комфорту в цих закладах. У відповідь запропонована нами система інтегрує спеціальний модуль на базі алгоритмів машинног...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2024
Main Authors: Velychko, Illia, Sidletskyi, Viktor
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024
Subjects:
Online Access:https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/222
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Problems of Control and Informatics

Institution

Problems of Control and Informatics
Description
Summary:Традиційним системам клімат-контролю часто важко адаптуватися до динамічних факторів навколишнього середовища, що призводить до невідповідності температури, вологості та загального комфорту в цих закладах. У відповідь запропонована нами система інтегрує спеціальний модуль на базі алгоритмів машинного навчання, спрямований на виявлення та усунення невизначеностей у режимі реального часу. Основні функції системи включають постійний моніторинг різноманітних параметрів навколишнього середовища, таких як температура навколишнього середовища, рівень вологості та щільність клієнтів. Використовуючи методи машинного навчання, модуль усунення невизначеностей використовується для підвищення точності системи, враховуючи можливі несподівані зміни в мікрокліматі. Алгоритмічна структура розроблена для вивчення історичних даних, адаптації своїх реакцій до мінливих умов і забезпечення чутливої та адаптивної стратегії контролю мікроклімату. Ключові особливості системи включають прогнозну аналітику, виявлення аномалій і механізми адаптивного контролю. Прогнозна аналітика дозволяє системі прогнозувати коливання мікроклімату на основі історичних даних, дозволяючи попереджувальні коригування для оптимального комфорту. постійно розвиває свої стратегії для обробки непередбачених обставин і підтримки оптимальних умов.