VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija, tema „Mašininio mokymosi modelio taikymas pastato vėdinimo sistemos valdymo efektyvumui didinti“, kurią parengė doktorantas Jonas Bielskus. Disertacija rengta 2018–2024 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete. Vadovė – doc. dr. Violeta Motuzienė.
Disertacija ginama viešame Statybos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2024 m. birželio 14 d. 13 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto SRA-I posėdžių salėje.
Disertacijoje nagrinėjamos vėdinimo sistemos energijos suvartojimo problemos, kurios tiesiogiai susijusios su vartotojų elgsena. Pagrindiniai tyrimo objektai – atvirojo tipo biurai ir jų vėdinimo sistemos. Disertacijos tikslas – sukurti dirbtiniu intelektu grįstą vėdinimo sistemos valdymo modelį vadovaujantis vartotojų elgsenos prognozavimu. Darbe sprendžiami šie pagrindiniai uždaviniai: Pirmasis uždavinys – vartotojų elgsenos parametrų identifikavimas ir jų įtakos pastato energijos suvartojimui vertinimas. Antrasis uždavinys – atlikti realių pastatų ilgalaikę stebėseną, išanalizuoti pastatų užimtumo ir mikroklimato parametrų duomenis ir paruošti duomenų imtį, reikalingą matematiniam prognozavimo modeliui kurti. Trečiasis uždavinys – adaptuoti mašininiu mokymusi grįstų modelių taikymo galimybes pagal patalpų vartotojų užimtumą ir atlikti modelio validavimą. Disertaciją sudaro įvadas, trys skyriai, bendrosios išvados, naudotos literatūros ir autoriaus publikacijų disertacijos tema sąrašai. Įvadiniame skyriuje aptariama tiriamoji problema, darbo aktualumas, aprašomas tyrimų objektas, formuluojamas darbo tikslas bei uždaviniai, aprašoma tyrimų metodika, darbo temos naujumas, darbo rezultatų praktinė reikšmė, ginamieji teiginiai. Įvado pabaigoje pristatomos disertacijos tema autoriaus paskelbtos publikacijos ir pranešimai konferencijose bei disertacijos struktūra. Pirmasis skyrius skirtas literatūros apžvalgai. Jame aptariami veiksniai, darantys įtaką vartotojų elgsenai, ir vartotojų elgsenos prognozavimo modeliai. Antrajame skyriuje aptariami tyrimo objektai ir jų dalyvių elgsena, taip pat pasyviosios vartotojų elgsenos prognozavimo modeliai ir jų integravimo į pastato vėdinimo sistemą veikimo koncepcija. Trečiajame skyriuje atliekama mašininio mokymosi modelių prognozavimo jautrumo analizė. Pasiūlytas atvirojo tipo biurų vėdinimo sistemos modeliuojantis algoritmas, parodantis sistemos veikimo efektyvumą prog-nozuojant pasyviąją vartotojų elgseną. Kiekvieno skyriaus pabaigoje ir atlikus galutinius tyrimus pateikiamos bendros darbo išvados. Disertacijos pabaigoje yra atskiras skyrius, kuriame pateikiamos benrosios tyrimo išvados. Disertacijos tema paskelbti šeši straipsniai: du recenzuojamuose mokslo žurnaluose, turinčiuose cituojamumo rodiklį Clarivate Analytics Web of Science duomenų bazėse; vienas tarptautinių konferencijų leidiniuose, referuojamuose Clarivate Analytics Web of Science duomenų bazėje Conference Proceedings, trys kituose recenzuojamuose mokslo žurnaluose. Disertacijoje atliktų tyrimų rezultatai buvo paskelbti dviejose mokslinėse konferencijose Lietuvoje ir užsienyje.
Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.
Galerija
