Розроблення системи машинного навчання для опрацювання виміряних даних та прогнозування споживання енергії будівлею

Abstract

Структура бакалаврської роботи включає вступ, три основні розділи, висновки та додатки. Загальний обсяг становить 71 сторінка, включаючи 3 рисунки і 5 таблиць. Бібліографія охоплює 39 офіційних та наукових джерел. Перший розділ присвячено аналізу предметної області та огляду існуючих підходів до управління енергоспоживанням будівель. Другий розділ розкриває теоретичні основи застосування методів машинного навчання для прогнозування енергетичних даних. Третій розділ містить практичну реалізацію системи прогнозування, аналіз результатів та рекомендації щодо впровадження. У висновках узагальнено основні результати дослідження та окреслено перспективи подальших досліджень. Робота виконана з використанням сучасних програмних засобів для аналізу даних та машинного навчання, включаючи мову програмування Python та спеціалізовані бібліотеки для обробки часових рядів і реалізації алгоритмів машинного навчання. Особлива увага приділена практичним аспектам впровадження розроблених методів у реальних умовах експлуатації будівель, що забезпечує високу прикладну цінність дослідження. Дослідження проводиться в контексті світових тенденцій цифровізації енергетичного сектору та переходу до сталих енергетичних систем. Розроблена система має потенціал для масштабування та адаптації до різних типів будівель, що робить її перспективним інструментом для підвищення енергоефективності будівельного сектору в цілому.