Machine Learning for Internet of Things Data Analysis: A Survey

Rapid developments in hardware, software, and communication technologies have facilitated the emergence of Internet-connected sensory devices that provide observations and data measurements from the physical world. By 2020, it is estimated that the total number of Internet-connected devices being used will be between 25 and 50 billion. As these numbers grow and technologies become more mature, the volume of data being published will increase. The technology of Internet-connected devices, referred to as Internet of Things (IoT), continues to extend the current Internet by providing connectivity and interactions between the physical and cyber worlds. In addition to an increased volume, the IoT generates big data characterized by its velocity in terms of time and location dependency, with a variety of multiple modalities and varying data quality. Intelligent processing and analysis of this big data are the key to developing smart IoT applications. This article assesses the various machine learning methods that deal with the challenges presented by IoT data by considering smart cities as the main use case. The key contribution of this study is the presentation of a taxonomy of machine learning algorithms explaining how different techniques are applied to the data in order to extract higher level information. The potential and challenges of machine learning for IoT data analytics will also be discussed. A use case of applying a Support Vector Machine (SVM) to Aarhus smart city traffic data is presented for a more detailed exploration

Sustainable Agriculture and Advances of Remote Sensing (Volume 1)

Agriculture, as the main source of alimentation and the most important economic activity globally, is being affected by the impacts of climate change. To maintain and increase our global food system production, to reduce biodiversity loss and preserve our natural ecosystem, new practices and technologies are required. This book focuses on the latest advances in remote sensing technology and agricultural engineering leading to the sustainable agriculture practices. Earth observation data, in situ and proxy-remote sensing data are the main source of information for monitoring and analyzing agriculture activities. Particular attention is given to earth observation satellites and the Internet of Things for data collection, to multispectral and hyperspectral data analysis using machine learning and deep learning, to WebGIS and the Internet of Things for sharing and publishing the results, among others

Tradition and Innovation in Construction Project Management

This book is a reprint of the Special Issue 'Tradition and Innovation in Construction Project Management' that was published in the journal Buildings

Consolidated cold chain design for fresh fruit supply chains in developing countries: A simulation study

Fresh fruit has become a major consumption item for city dwellers and the demand has continuously increased in recent years. A significant proportion of fresh fruit globally is grown by developing countries in tropical regions, especially in Asia, and exported to other countries. This has become an important source of economic income for many developing countries, such as Thailand. Nevertheless, the fresh fruit industry in developing countries is experiencing critical issues, including short shelf life, high wastage, poor quality, and food safety, due to operations in high-temperature environment. Studies reveal that many developed countries have successfully solved these problems by using a cold supply chain with tight temperature control throughout the entire supply chain process. Cold supply chain adoption usually requires heavy investment in infrastructure and technology, as well as technical knowledge training for operational staff to ensure temperature compliance along the supply chain. In developing countries where capital resources are limited, this so-called high-tech high-cost approach has proven to be an obstacle to widespread cold supply chain adoption. As such, the design adopted by developed countries to implement a fresh fruit cold supply chain might not be directly applicable to developing countries, due to the lack of cold chain infrastructure and equipment and the low level of technical know-how. To address this issue, this study presents a proposal for adopting a low-tech low-cost approach by focusing more on available resources, such as cheap labour, and flexibility in work practices such as work shifts, than on infrastructure and technology in designing cold chain systems for developing countries. It is considered that this option would be more viable for developing countries with limited capital resources and know-how, and would thus enable widespread cold supply chain adoption. It could also play a vital role in the transition of cold supply chain implementation from a nascent stage to a mature development, whereby the high-tech high-cost approach of the developed countries would more readily be adopted. This study incorporates insights from multiple theoretical perspectives, including the theory of constraint (TOC) and network theory (NT), to underpin the low-tech low-cost approach proposed. Two alternative low-tech cold supply chain designs are investigated and developed based upon a comprehensive literature review of the state of the art in the field. Owing to the fact that fresh fruit cold chain adoption is still relatively rare in developing countries, this study explores different approaches to low-tech cold supply chain design for fresh fruits using simulation as a tool. A traditional fresh mango supply chain in Thailand, which involves five farms, three processors, one transporter and one middleman company, was used as a case study to facilitate the exploration. Discrete-event simulation was employed to evaluate the changes in performance of the typical mango supply chain before and after the adoption of the cold supply chain design. Key performance indicators, such as lead time, total operating cost, shelf life, wastage, and throughput, of the current supply chain and the different cold chain designs were compared. The findings reveal that cold supply chain design using the low-tech low-cost approach performs better in all aspects than the other design relying solely on infrastructure investment. Scenario tests also show that such a design is more robust than the other infrastructure-oriented design when facing fluctuations in demand and increases in labour cost in the long run. By proposing an innovative approach to cold chain design for developing countries and exploring its feasibility using computer simiultaion, this study makes a significant contribution to practice by showing the potential benefits of a low-tech low-cost approach to cold chain adoption in developing countries, thereby expeditng its implementation. It also contributes to knowledge by creating a new scope for research in cold chain design leveraging labour resource, change in work practices, and collaboration instead of merely infrastructure and technology

Age composition and survival of public housing stock in Hong Kong

Emerging notably in more developed regions, building stock ageing which is characterised by shrinking new completions and falling “mortality” has been posing challenges to various stakeholders in built environment. To find way out of this transition, we need to know how long buildings will last these days and the factors leading to their “mortality”. By using data from 1950s till to date, a comprehensive investigation is conducted to analyse the age composition and life expectancy of public housing stock in Hong Kong. What comes after are survival analysis and empirical analysis of those demolished to identify the key factors leading to demolition. Presented in this paper are the preliminary findings as well as the research agenda on the theme to model age composition and survival of both private and public building stocks in Hong Kong and other similar cities in Asia Pacific Rim such as Adelaide and Singapore, together with research activities to formulate policies for sustainable urban management

Evaluation of the new Design Summer Year weather data using parametrical buildings

The Charted Institution of Building Services Engineers (CIBSE) updated the near extreme weather (Design Summer Year – DSY) for all 14 locations in the UK in 2016. This new release attempts to address the underlying shortcomings of the previous definition where the averaged dry bulb temperature was the sole metric to choose DSY among source weather years. The aim of this research is to evaluate whether the new definition of the probabilistic DSYs can consistently represent near extreme condition. London historical weather data and their correspondent DSYs were used in this research. Dynamic thermal modelling using EnergyPlus was carried out on large number single zone offices (parametric study) which represent a large portion of cellular offices in the UK. The predicted indoor warmth from the sample building models show that these new definitions are not always able to represent near extreme conditions. Using multiple years as DSY is able to capture different types of summer warmth but how to use one or all of these DSYs to make informed judgement on overheating is rather challenging. The recommended practice from this research is to use more warm years for the evaluation of overheating and choose the near extreme weather from the predicted indoor warmt

La valoración de empreses mediante la lógica borrosa

[spa] La complejidad de la toma de decisiones en el campo de la economía y las finanzas se ha incrementado en los últimos años. Como resultado, se está prestando cada vez más atención al desarrollo e implementación de modelos matemáticos que puedan dar respuesta a estos problemas. La investigación en el campo de la lógica borrosa ha sido un tema de creciente interés durante muchas décadas, ya que es un concepto fundamental y común en la ciencia. Desde 1965, cuando se publicó el título seminal "Fuzzy sets" (Zadeh, L. A. 1965), se produjo un cambio de la lógica binaria a la lógica multivalente. Este cambio permite dar paso a teorías relacionadas con la incertidumbre, a través de una metodología borrosa, para poder considerar todos los escenarios posibles en la toma de decisiones, teniendo en cuenta la objetividad y subjetividad de los parámetros a considerar. En general, el objetivo principal de esta tesis doctoral es identificar las características y oportunidades de negocio a través de un análisis de valoración de empresas, que permita una mejor interpretación del contexto incierto para la toma de decisiones. Es decir, la teoría de la decisión en la incertidumbre se desarrolla con la valoración de empresas. Se analiza la situación en la que se encuentra y se estudian las aportaciones que podemos hacer en este campo con los principales algoritmos de lógica difusa estudiados por autores como J. Gil Aluja, A. Kaufmann, R. Yager, entre otros, con especial énfasis en aquellos que han sido aplicados al ámbito empresarial y financiero. La valoración de empresas es un proceso fundamental y complejo en los sistemas económico-financieros. En un entorno que evoluciona hacia formas más complejas e inciertas, es necesario presentar nuevos modelos de valoración empresarial más dinámicos basados en técnicas de tratamiento y gestión de la incertidumbre y toma de decisiones, para eliminar la ambigüedad y la confusión en entornos inciertos. La primera aportación de este trabajo es el análisis del estado de la cuestión realizado a través de dos estudios bibliométricos que estudian las aportaciones de la comunidad científica a la lógica borrosa y la valoración empresarial. Destaca la importancia de los factores subjetivos a la hora de tomar decisiones en un entorno económico y financiero. La segunda contribución es el desarrollo de aplicaciones que muestren la toma de decisiones en la incertidumbre aplicada a los métodos de valoración de empresas. Este estudio nos permite desarrollar algoritmos genéricos y modelos matemáticos que se pueden aplicar a la realidad empresarial, para probar su utilidad. En este trabajo, se destacan el coeficiente de adecuación, el coeficiente de calificación, la distancia de Hamming, la teoría del clon, el modelo de preferencia subjetiva, el algoritmo húngaro, los operadores OWA, los intervalos y los expertones. La tercera contribución es un nuevo algoritmo que combina la matemática borrosa y la valoración de empresas, lo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión en el ámbito empresarial. En concreto, se desarrolla un modelo de valoración de empresas mediante el descuento de flujos de caja y las matemáticas borrosas, mostrando su utilidad y la posibilidad de ser aplicado por la comunidad académica y profesional en el posterior análisis del valor de una empresa. El modelo propuesto sistematiza y ordena el uso de intervalos para establecer un valor de negocio mínimo y máximo para la empresa. Por lo tanto, hemos encontrado un intervalo de confianza del posible valor comercial. Finalmente, podríamos decir que a nivel general hay dos aportaciones importantes a destacar en esta tesis doctoral: la aplicabilidad y el desarrollo. Aplicamos algoritmos y modelos en los métodos de valoración de empresas y desarrollamos un nuevo algoritmo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión

La valoración de empreses mediante la lógica borrosa

Programa de Doctorat en Empresa[spa] La complejidad de la toma de decisiones en el campo de la economía y las finanzas se ha incrementado en los últimos años. Como resultado, se está prestando cada vez más atención al desarrollo e implementación de modelos matemáticos que puedan dar respuesta a estos problemas. La investigación en el campo de la lógica borrosa ha sido un tema de creciente interés durante muchas décadas, ya que es un concepto fundamental y común en la ciencia. Desde 1965, cuando se publicó el título seminal "Fuzzy sets" (Zadeh, L. A. 1965), se produjo un cambio de la lógica binaria a la lógica multivalente. Este cambio permite dar paso a teorías relacionadas con la incertidumbre, a través de una metodología borrosa, para poder considerar todos los escenarios posibles en la toma de decisiones, teniendo en cuenta la objetividad y subjetividad de los parámetros a considerar. En general, el objetivo principal de esta tesis doctoral es identificar las características y oportunidades de negocio a través de un análisis de valoración de empresas, que permita una mejor interpretación del contexto incierto para la toma de decisiones. Es decir, la teoría de la decisión en la incertidumbre se desarrolla con la valoración de empresas. Se analiza la situación en la que se encuentra y se estudian las aportaciones que podemos hacer en este campo con los principales algoritmos de lógica difusa estudiados por autores como J. Gil Aluja, A. Kaufmann, R. Yager, entre otros, con especial énfasis en aquellos que han sido aplicados al ámbito empresarial y financiero. La valoración de empresas es un proceso fundamental y complejo en los sistemas económico-financieros. En un entorno que evoluciona hacia formas más complejas e inciertas, es necesario presentar nuevos modelos de valoración empresarial más dinámicos basados en técnicas de tratamiento y gestión de la incertidumbre y toma de decisiones, para eliminar la ambigüedad y la confusión en entornos inciertos. La primera aportación de este trabajo es el análisis del estado de la cuestión realizado a través de dos estudios bibliométricos que estudian las aportaciones de la comunidad científica a la lógica borrosa y la valoración empresarial. Destaca la importancia de los factores subjetivos a la hora de tomar decisiones en un entorno económico y financiero. La segunda contribución es el desarrollo de aplicaciones que muestren la toma de decisiones en la incertidumbre aplicada a los métodos de valoración de empresas. Este estudio nos permite desarrollar algoritmos genéricos y modelos matemáticos que se pueden aplicar a la realidad empresarial, para probar su utilidad. En este trabajo, se destacan el coeficiente de adecuación, el coeficiente de calificación, la distancia de Hamming, la teoría del clon, el modelo de preferencia subjetiva, el algoritmo húngaro, los operadores OWA, los intervalos y los expertones. La tercera contribución es un nuevo algoritmo que combina la matemática borrosa y la valoración de empresas, lo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión en el ámbito empresarial. En concreto, se desarrolla un modelo de valoración de empresas mediante el descuento de flujos de caja y las matemáticas borrosas, mostrando su utilidad y la posibilidad de ser aplicado por la comunidad académica y profesional en el posterior análisis del valor de una empresa. El modelo propuesto sistematiza y ordena el uso de intervalos para establecer un valor de negocio mínimo y máximo para la empresa. Por lo tanto, hemos encontrado un intervalo de confianza del posible valor comercial. Finalmente, podríamos decir que a nivel general hay dos aportaciones importantes a destacar en esta tesis doctoral: la aplicabilidad y el desarrollo. Aplicamos algoritmos y modelos en los métodos de valoración de empresas y desarrollamos un nuevo algoritmo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión