АДАПТИВНЕ ОЧИЩЕННЯ РІЗНОРІДНИХ СЕНСОРНИХ ДАНИХ У СИСТЕМАХ РОЗУМНОГО БУДИНКУ НА ОСНОВІ КЛАСИФІКАЦІЇ ШУМІВ - Ніщеменко, Дмитро; Волощук, Олена (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Сучасні системи розумного будинку генерують значні обсяги даних, якість котрих є критично важливою для ефективного управління, аналізу та прогнозування. Однак необроблені потоки даних часто містять складні комбінації шумів та аномалій, включаючи викиди, дрейф показників та періоди незмінних значень. Такі артефакти суттєво знижують надійність даних, що може призводити до некоректної роботи інтелектуальних систем та прийняття помилкових рішень. Існуючі методи очищення даних часто демонструють обмежену ефективність при роботі з гетерогенними типами шумів у реальному часі, особливо коли йдеться про обробку даних від сенсорів з різними фізичними характеристиками. У статті представлено новий метод ACRA, розроблений для адаптивного очищення різнорідних часових рядів сенсорних даних у контексті розумного будинку. Метод ACRA включає класифікатор на основі ансамблю дерев рішень (Random Forest) для ідентифікації специфічних типів шумів у ковзному вікні оброблюваних даних. Результати класифікації доповнюються евристичним правилом, яке використовує аналіз дисперсії вікна для точнішого виявлення періодів з низьким рівнем шуму. На основі комбінації висновку класифікатора та правила, активується модуль адаптивної стратегії, який динамічно обирає найбільш доцільний оператор для корекції поточного значення даних. Для оцінки ефективності запропонованого методу було проведено експериментальне дослідження на реальних часових рядах температури, вологості та загального енергоспоживання, зібраних у житловому приміщенні, до яких було синтетично додано контрольовані типи шумів. Результати експериментів продемонстрували, що метод ACRA забезпечує значно вищу якість очищення порівняно з поширеними базовими методами, такими як ковзна медіана та фільтр Калмана, для всіх трьох досліджуваних типів сенсорних даних. Запропонований метод ACRA є надійним та гнучким інструментом для підвищення якості сенсорних даних у системах розумного будинку, що створює основу для розробки більш точних та ефективних інтелектуальних додатків.