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Title: Implementación de redes neuronales artificiales en el control domótico de iluminación en una vivienda
Authors: Bustamante Villagómez, Diego Fernando
Wilchez Ramón, Allen Efrén
Keywords: DISEÑO INDUSTRIAL Y DE PROCESOS
MACHINE LEARNING
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
DOMÓTICA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Issue Date: Oct-2022
Publisher: Universidad Internacional Sek
Citation: CT-MDIP W667im/2022
Abstract: La implementación de una red neuronal artificial en el control domótico de iluminación en una vivienda plurifamiliar conocida como piso se lleva a cabo a partir de la instalación de sensores de presencia así como también relés que permitan el control a través de una Raspberry el encendido y apagado de las luces de manera manual y automática en la parte de domótica, una vez teniendo el control de la iluminación de una vivienda se realiza la definición de una red neuronal, en este caso se aplica una red neuronal con una función de activación sigmoide con un entrenamiento de backpropagation y aprendizaje supervisado, definiendo a la red multicapa con 3 neuronas en la capa de entrada, 15 neuronas en la capa oculta y 1 sola neurona en la capa de salida. Con dicha red neuronal la cual se encuentra implementada y la domótica instalada físicamente en la vivienda se tienen valores aproximados a los estimado siendo estos 0.98 y -0.00013 para los valores esperados de 1 y 0 respectivamente y no presentando fallas en el encendido y apagado.
Description: The implementation of an artificial neural network in the home automation control of lighting in a multi-family dwelling known as an apartment is carried out from the installation of presence sensors as well as relays that allow control through a Raspberry on and off the lights manually and automatically in the home automation part, Once having the control of the lighting of a house, the definition of a neural network is performed, in this case a neural network is applied with a sigmoid activation function with a backpropagation training and supervised learning, defining the multilayer network with 3 neurons in the input layer, 15 neurons in the hidden layer and 1 single neuron in the output layer. With this neural network, which is implemented and the home automation system physically installed in the house, the estimated values are 0.98 and -0.00013 for the expected values of 1 and 0 respectively, and there are no failures in the switching on and off.
URI: http://repositorio.uisek.edu.ec/handle/123456789/4882
Appears in Collections:Maestría en Diseño Industrial y Procesos (MDIP)

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