search query: @keyword environmental data / total: 2
reference: 1 / 2
« previous | next »
Author:Kolehmainen, Jussi
Title:Predicting Complex Events in Sensor Data
Monimutkaisten tapahtumien ennustaminen sensoridatasta
Publication type:Master's thesis
Publication year:2013
Pages:vii + 74      Language:   eng
Department/School:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Main subject:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Supervisor:Salo, Ahti
Instructor:Aalto, Antti
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  568   | Archive
Keywords:complex event processing
predictive analytics
environmental data
house automation
support vector machines
wavelet analysis
monimutkaisten tapahtumien prosessointi
ennustaminen
ympäristödata
taloautomaatio
tukivektorikoneet
wavelet-analyysi
Abstract (eng): Complex event processing (CEP) analyzes data streams and detects complicated situations in real-time.
Domain experts write e ective EPL (event processing language) queries to de ne complex events that are detected.
In combination with predictive analytics (PA), which uses mathematical models to predict the future, a framework for predicting complex events can be designed.

In this thesis I describe how predictive event processing works and how a proof-of-concept framework can be built.
As prediction tools I use two models: a distance-based model and a feature-based model.
The former uses dynamic time warping (DTW) and k-nearest neighbour (kNN) algorithm while the latter employs wavelet analysis and support vector machines (SVMs).

As an application of predictive complex event processing I consider house automation and present a real-life case study for the experimental section.
The goal is to predict when a certain variable exceeds a limit value for a certain period of time.
I also evaluate the performance of the system.

With two variables, CO2 and VOC (volatile organic compounds), the first, distance-based model performs better with correct alarm rate of over 75 % and false alarm rate of under 10 %.
The second, feature-based model turns out to be faster but more di cult to con gure properly.
More meaningful complex events and more thorough time parameter optimization are suggested for future research.
Abstract (fin): Monimutkaisten tapahtumien prosessointi (CEP) on teknologia, joka analysoi datavirtoja ja tunnistaa monimutkaisia tilanteita reaaliajassa.
Tunnistettavat tilanteet määritellään EPL-lauseilla, joiden kirjoittamiseen tarvitaan tutkittavaa ilmiötä tuntevia asiantuntijoita.
Yhdessä matemaattisten ennustemenetelmien kanssa CEP mahdollistaa tapahtumien ennustamisen ja niistä varoittamisen.

Tässä työssä käyn läpi mitä ennustava tapahtumaprosessointi on ja kuinka eri komponenteista voidaan kasata järjestelmä reaalimaailman tapahtumien ennustamiseen.
Matemaattisina työkaluina käytän kahta mallia: etäisyysmittaan perustuvaa mallia ja piirrevektoriin perustuvaa mallia.
Ensimmäinen käyttää DTW:tä etäisyysmittana ja k:n lähimmän naapurin (kNN) algoritmia luokitteluun.
Jälkimmäinen pohjautuu wavelet-analysiin ja tukivektorikoneisiin (SVM).

Kokeellisessa osiossa esittelen taloautomaation sovellutuksena ennustavalle tapahtumaprosessoinnille.
Testeissä käytän todellisia sensoreita, joille ennustan sisäilmayhdistyksen asettamien raja-arvojen ylityksiä.
Tämän lisäksi arvioin rakentamani systeemin suorituskykyä.

Hiilidioksidille ja haihtuville orgaanisille yhdisteille ensimmäinen malli antaa oikeita hälytyksiä yli 75 %:ssa tapauksista ja pääsee alle 10 %:iin väärien hälytysten osalta.
Jälkimmäinen malli toimii nopeammin, mutta sen konfigurointi osoittautuu haastavaksi, minkä takia tulokset ovat huonompia.
Jatkotutkimusten aiheiksi suosittelen erityisesti järkevämpää tapahtumamäärittelyä ja systeemin aikaparametrien parempaa optimointia.
ED:2013-10-29
INSSI record number: 47412
+ add basket
« previous | next »
INSSI