étection et identification des activités quotidiennes dans les maisons intelligentes

Abstract

ans le cadre de ce projet de fin d’études, nous avons proposé d’utiliser deux méthodes de classification pour détecter les activités quotidiennes au sein des maisons intelligentes. Ceci dans le but est de connaitre la quantité d’électricité nécessaire pour répondre aux besoins des occupants de ces maisons intelligentes et éviter ainsi une production d’électricité qui dépasse leurs besoins c’est à dire créer une adéquation entre l’offre et la demande en terme de consommation d’électricité. Il s’agit de deux méthodes qui font parties des méthodes d’apprentissage automatique non supervisé : K-Means et DBSCAN. Les résultats obtenus sur un ensemble de données ont montré que DBSCAN fournit de bonnes performances comparée à K-Means sur une variété de distributions différentes.