Feb, 2024
边缘计算方法在物联网架构中与机器学习相结合的室内环境参数高效估计的比较
Comparison of edge computing methods in Internet of Things architectures for efficient estimation of indoor environmental parameters with Machine Learning
Jose-Carlos Gamazo-Real, Raul Torres Fernandez, Adrian Murillo Armas
TL;DR通过低成本边缘物联网架构，提出了实现轻量级机器学习模型估计室内环境质量参数的两种方法，采用神经网络和分布式并行物联网架构，以减少数据处理负载和能源消耗。实验表明，在温度和照度小数据集上进行的训练和测试中，估计性能接近 0.95 的 F 分数和准确度，并且在分布式并行方法中，功耗降低了将近 37%。与相关研究的等效物联网架构相比，达到了相似或稍微更好的性能，并实现了 35% 至 76% 的误差减少，从而在性能和能源效率之间取得了恰到好处的平衡。