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%\title{Abstract PsC}
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%\date{22/11/2010}




\begin{document}

\title{Identificazione di modelli dinamici strutturati su larga scala e posizionamento ottimo di reti di sensori wireless}
\author{Alberton Riccardo, Ausserer Markus, Barazzuol Andrea}
\maketitle







\section{Motivazione}
La sempre maggior attenzione all'ambiente e all'utilizzo sostenibile delle risorse hanno portato una forte attenzione sulle problematiche di riduzione dei consumi di energia primaria. Pi di un terzo dei consumi europei  dovuto al settore di climatizzazione di edifici, si rende dunque necessaria da una parte una costruzione attenta alla coibentazione degli edifici e dall'altra un controllo termico che riesca ad introdurre maggior efficienza. Essendo che l'aggiornamento del parco immobiliare ha un ciclo temporale lungo i risultati a breve termine posso essere garantiti da sistemi di regolazione che utilizzano modelli dettagliati dell'edificio. Questo comporta la necessit di dover ricostruire il modello termico senza conoscere alcun dato di progetto (fondamentale nell'ambito di edifici esistenti il cui recupero di informazioni tecniche  operazione ardua se non impossibile).





\section{Formulazione problema e obbiettivi}
Lo scopo  di identificare il modello termico di un edifico. Gli strumenti che vengono utilizzati sempre pi spesso per la raccolta dei dati in questo tipo di problematiche sono le reti di sensori wireless. Esse permettono di raccogliere un gran numero di informazioni in maniera non invasiva, distribuendo in tutto l'edificio sensori in grado di rilevare dati come la temperatura la luminosit e l'irraggiamento solare. L'elevato numero di sensori provoca per in sede di identificazione nuove problematiche dovute al gran numero di dati da identificare relativamente all'insieme dei dati raccolti. Si cercher dunque in questo lavoro di utilizzare delle tecniche di identificazione per sistemi sparsi (sistemi la cui matrice degli stati  una matrice sparsa, cio la maggior parte degli elementi  uguale a zero). Verranno utilizzate tecniche parametriche come LASSO, LAR e le loro versioni a "`gruppi"', e altre tecniche non parametriche (come SS-GLAR). Verranno confrontati i risultati forniti dai differenti approcci. Inoltre si cercher di andare a confrontare i risultati da noi ottenuti con quelli dei simulatori teorici forniti dal dipartimento di Fisica Tecnica e con lo stesso andamento dei dati reali (utilizzandone una parte per l'identificazione e l'altra per la validazione).
Verr effettuata una ricerca bibliografica orientata all'individuazione di nuovi algoritmi e al miglioramento (dell'efficienza computazionale e della riduzione dell'errore) delle tecniche sopra citate per il problema in questione.


\section{Problematiche}
Si fornisce qui di seguito una descrizioni delle principali problematiche previste durante lo svolgimento del lavoro:
\begin{itemize}
 \item Aquisizione di dati da utilizzare per testare gli algoritmi di identificazione.
 \item Elevato numero di parametri da stimare relativamente al numero di dati raccolti.
 \item Riduzioni del numero di sensori necessari per l'identificazione e per una eventuale azione di controllo futura.
 \item Eventuali altre problematiche che possono emergere in corso d'opera.
\end{itemize}

\section{Approccio proposto}
Vengono ora riportati gli approcci ai problemi sopra citati. Se ne dar una descrizione generale poich per alcuni punti sono necessarie conoscenze teoriche di cui siamo in parte ancora  sprovvisti:
\begin{itemize}
 \item Si utilizzeranno dati raccolti recentemente su una abitazione e su un edificio commerciale di medie dimensioni. Si valuter successivamente la possibilit di raccoglierne di nuovi.
 \item Utilizzo di algoritmi appositi per sistemi sparsi (LASSO,LAR,SS-GLAR). Eventuali modifiche ad hoc per il miglioramento  delle prestazioni. 
 \item Implementazione di metodologie statistiche per la selezione degli ingressi. 
 \item A seconda della problematica si valuter la soluzione pi opportuna.
\end{itemize}

\section{Agenda}
Si d ora una sommaria descrizione della pianificazione delle attivit previste per portare a termine il progetto nei tempi stabiliti:
\begin{itemize}
 \item \textbf{22-27 novembre} Ricerca bibiografica. Comprensione algoritmo LASSO. Recupero dei dati raccolti e delle funzioni MATLAB gi esistenti.
\item \textbf{29 novembre - 4 dicembre} Ricerca bibliografica. Comprensione algoritmo LAR. 
\item \textbf{6-24 dicembre} Ricerca bibliografica. Comprensione algoritmo SS-GLAR. Inizio di implementazioni degli algoritmi.  
\item \textbf{3-29 gennaio} Confronti vari (algoritmi implementati, simulatori commerciali,risultati ottenuti negli anni precedenti) e ottimizzazioni.
\item \textbf{31 gennaio - 5 febbraio} Stesura relazione.
\item \textbf{7- 12 febbraio} Controllo relazione e stesura lucidi per la presentazione.
\end{itemize}


\begin{thebibliography}{99}
\bibitem{piccistima} G. Picci, \textit{''FILTRAGGIO STATISTICO (WIENER, LEVISON, KALMAN)  E APPLICAZIONI''}, Edizioni Libreria Progetto Padova.
\bibitem{picciidentificazione}G. Picci, \textit{''METODI STATISTICI PER L'IDENTIFICAZIONE DI SISTEMI LINEARI''}, libera dstribuzione.
\bibitem{psc06} E. Toffoli, G. Baldan e G. Albertin \textit{''Identificazione termodinamica di un edificio''}, PSC a.a. 2006/2007.
\bibitem{psc07} F. Bonollo, D.Cattai e M. Verga \textit{''Identificazione termodinamica di un edificio con l'utilizzo di PCA e PLS''}, PSC a.a. 2007/2008. 
\bibitem{chiuso1} A. Chiuso e G. Pilonetto, \textit{''Identification of large-scale sparse linear dynamic systems: a regularization based approach''}.
\bibitem{chiuso2} A. Chiuso e G. Pilonetto, \textit{''Nonparametric sparse estimators for identification of large scale linear systems''}.
\bibitem{chiuso3} A. Chiuso e G. Pilonetto, \textit{''Learning sparse dynamic linear systems using stable spline kernels and exponential hyperpriors''}.
\bibitem{lasso} R. Tibshirani, \textit{''Regression shrinkage and selection via the LASSO''} Journal of the Royal Statistical Society, Series B., vol. 58, 1996.


\end{thebibliography}



\end{document}