Implementation of Anomaly Detection on a Time-series Temperature Data set

DSpace Repository

Implementation of Anomaly Detection on a Time-series Temperature Data set

Overview

Detailed record

dc.contributor.author Novacic, Jelena
dc.contributor.author Tokhi, Kablai
dc.date.accessioned 2019-06-13T07:23:01Z
dc.date.available 2019-06-13T07:23:01Z
dc.date.issued 2019 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2043/28784
dc.description Aldrig har det varit lika aktuellt med hållbar teknologi som idag. Behovet av bättre miljöpåverkan inom alla områden har snabbt ökat och energikonsumtionen är ett av dem. En enkel lösning för automatisk kontroll av energikonsumtionen i smarta hem är genom mjukvara. Med dagens IoT teknologi och maskinlärningsmodeller utvecklas den mjukvarubaserade hållbara livsstilen allt mer. För att kontrollera ett hushålls energikonsumption måste plötsligt avvikande beteenden detekteras och regleras för att undvika onödig konsumption. Detta examensarbete använder en tidsserie av temperaturdata för att implementera detektering av anomalier. Fyra modeller implementerades och testades; en linjär regressionsmodell, Pandas EWM funktion, en EWMA modell och en PEWMA modell. Varje modell testades genom att använda dataset från nio olika lägenheter, från samma tidsperiod. Därefter bedömdes varje modell med avseende på Precision, Recall och F-measure, men även en ytterligare bedömning gjordes för linjär regression med R^2-score. Resultaten visar att baserat på noggrannheten hos varje modell överträffade PEWMA de övriga modellerna. EWMA modeller var något bättre än den linjära regressionsmodellen, följt av Pandas egna EWM modell. en_US
dc.description.abstract Today's society has become more aware of its surroundings and the focus has shifted towards green technology. The need for better environmental impact in all areas is rapidly growing and energy consumption is one of them. A simple solution for automatically controlling the energy consumption of smart homes is through software. With today's IoT technology and machine learning models the movement towards software based ecoliving is growing. In order to control the energy consumption of a household, sudden abnormal behavior must be detected and adjusted to avoid unnecessary consumption. This thesis uses a time-series data set of temperature data for implementation of anomaly detection. Four models were implemented and tested; a Linear Regression model, Pandas EWM function, an exponentially weighted moving average (EWMA) model and finally a probabilistic exponentially weighted moving average (PEWMA) model. Each model was tested using data sets from nine different apartments, from the same time period. Then an evaluation of each model was conducted in terms of Precision, Recall and F-measure, as well as an additional evaluation for Linear Regression, using R^2 score. The results of this thesis show that in terms of accuracy, PEWMA outperformed the other models. The EWMA model was slightly better than the Linear Regression model, followed by the Pandas EWM model. en_US
dc.format.extent 47 en_US
dc.language.iso eng en_US
dc.publisher Malmö universitet/Teknik och samhälle sv-SE
dc.subject machine learning en_US
dc.subject anomaly detection en_US
dc.subject linear regression en_US
dc.subject exponentially weighted moving average en_US
dc.subject EWMA en_US
dc.subject probabilistic exponentially weighted moving average en_US
dc.subject PEWMA en_US
dc.subject time-series data set en_US
dc.title Implementation of Anomaly Detection on a Time-series Temperature Data set en_US
dc.type M2 en_US
dc.setspec.uppsok Technology en_US
dc.contributor.examiner Ashouri Mousaabadi, Majid
dc.contributor.supervisor Mihailescu, Radu
mahlocal.xprt.faculty2019 TS
mahlocal.xprt.institution2019 TS
mahlocal.xprt.program Datateknik och mobil IT
 Find Full text Files for download
Icon

This item appears in the following Collection(s)

Overview

Search


Browse

My Account

Statistics