Análisis de patrones de comportamiento en una red de sensores IoT

Abstract

En este trabajo de fin de grado se ha desarrollado una aplicación relacionada con el mundo de la domótica, la cual es capaz de detectar situaciones anómalas dentro de una vivienda con el objetivo de lanzar un mensaje de alerta al usuario de ser necesario. Para llevar esto a cabo, se han utilizado un conjunto de datos procedentes de varios sensores IoT distribuidos a lo largo de la vivienda, los cuales fueron sometidos a un preprocesamiento y posteriormente procesados utilizando técnicas de Machine Learning, concretamente árboles de decisión, regresión lineal y regresión logística.

In this degree dissertation, an application related to the field of home automation has been developed, which is capable of detecting abnormal situations within a home with the aim of sending an alert message to the user if necessary. To carry this out, a set of data from several IoT sensors distributed throughout the house has been used, which were subjected to pre-processing and subsequently processed using Machine Learning techniques, specifically decision trees, linear regression and logistic regression.