Програмний модуль прогнозування енергоспоживання IoT-пристроїв на основі методів машинного навчання

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розроблення програмного модуля прогнозування енергоспоживання IoT-пристроїв на основі методів машинного навчання, який забезпечує обробку даних про режими функціонування пристроїв та формування прогнозу енергоспоживання для підвищення ефективності їх використання. Методи досліджень включають аналіз наукових джерел для вивчення сучасного стану проблеми; системний аналіз для визначення структури програмного модуля; методи машинного навчання для побудови прогнозних моделей; методи статистичного аналізу та метрики оцінювання якості прогнозу; засоби програмної реалізації для створення прикладного модуля. Розроблено програмний модуль прогнозування енергоспоживання IoT-пристроїв на основі методів машинного навчання, який забезпечує завантаження даних про режими роботи пристроїв, їх попередню обробку, формування ознак, навчання регресійних моделей, побудову прогнозу та оцінювання якості результатів. Результати дослідження можуть бути використані для побудови систем моніторингу енергоспоживання IoT-пристроїв, розроблення програмних засобів інтелектуального енергоменеджменту, інтеграції прогнозних моделей у системи підтримки рішень, а також для створення навчально-дослідних прототипів у сфері Інтернету речей та енергоефективних цифрових систем.

The purpose of the qualification work is to develop a software module for predicting the energy consumption of IoT devices based on machine learning methods. The module provides processing of data on device operating modes and generates energy consumption forecasts to improve the efficiency of their use. The research methods include the analysis of scientific sources to study the current state of the problem; system analysis to determine the structure of the software module; machine learning methods for building predictive models; statistical analysis methods and metrics for evaluating forecast quality; and software implementation tools for developing the applied module. A software module for predicting the energy consumption of IoT devices based on machine learning methods has been developed. It provides loading of data on device operating modes, their preprocessing, feature formation, training of regression models, forecast generation, and evaluation of result quality. The research results can be used to build energy consumption monitoring systems for IoT devices, develop intelligent energy management software tools, integrate predictive models into decision support systems, and create educational and research prototypes in the field of the Internet of Things and energy-efficient digital systems.