
\begin{figure}[htbp]
	\centering
		\includegraphics{figure/map_y.eps}
	\label{fig:map_y}
\end{figure}


In Figura \ref{fig:map_y} viene riportato un particolare della selezione effettuata dall'algoritmo nell'identificazione della temperatura in uscita del sensore 8 (evidenziato in figura). Essendo una misura di temperatura ci si potrebbe aspettare che i dati che assumono maggior rilievo siano gli andamenti delle temperature circostanti. In verità se si riflette sul funzionamento dell'algoritmo e sul fatto che l'ambiente circostante subisce poche variazioni si capisce che viene presa la prima misura di temperatura e poi tutte le altre vengono scartate perchè molto correlate con la prima. Una volta presa la prima le loro proiezioni sullo spazio attivo saranno molto piccole, indice del fatto che non portano informazione e che vanno scartate. Lo stesso probabilmente avviene per l'umidità differente è invece la questione per la luminosità. Rifrazioni della radiazione luminosa sui muri e orientamento dei sensori porta a misure che sono tra loro incorrelate e vengono quindi selezionate per effetturare la stima.\\

Un ulteriore step che si potrebbe effettuare per questi algoritmi è quello dell'estensione dell'intervallo di raccolta dei dati ad un periodo più ampio. Vista la difficoltà di implementare una campagna di acquisizione con i motes per lunghi periodi  (cruciale è il problema dell'alimentazione che non può essere effettuata tramite usb per il surriscaldamento) sarebbe opportuno effettuare brevi campagne in differenti periodi dell'anno. Si presti attenzione però al fatto che una simile impostazione della campagna di acquisizione porta con sè una nuova problematica. Il comportamento dinamico dell'edificio in situazioni molto differenti potrebbe non essere lo stesso a causa di forti non linearità degli elementi costruttivi. L'identificazione in sostanza viene effettuata attorno a punti di lavoro differenti ed un detrend dei dati rischia di eliminare dell'informazione fondamentale.\\

Il livello di sparsità che si riscontrato è in media del 40-50\%, valore che ci si aspetta più basso all'aumentare delle dimensione dell'edificio e della indipendenza della temperatura fra i vari ambienti. Inoltre i dati raccolti nel periodo temporale hanno avuto poca variabilità e quindi probailmente la dinamica che è stata catturata è stata limitata. Sarebbe interessante comunque vedere il comportamento di questi modelli con dati presi in condizioni differenti per vedere se la sparsità indotta dalle tecniche utilizzate ha portato con sè anche una maggior robustezza del modello. E' chiaro infatti che un modello 'pieno', identificato ad esempio con PEM, risente molto delle variazioni degli ingressi che non erano necessari per l'identificazione. La non selezione dunque non aiuta la fase di identificazione e può invece portare a poca robustezza del modello poichè tutto ciò che è non è stato eliminato con una selezione arreca disturbo.\\



Come suggerito nelle conclusioni per il futuro sarebbe interessante organizzare lunghe campagne di raccolta dati in grandi edifici per poter, individuare con maggior determinazione i limiti degli algoritmi. Sarebbe interessante vedere non solo come la qualità di questa identificazione sia sufficientemente vicina al modello reale, ma anche se questi modelli siano validi o meno per utilizzarli per controllare la dinamica dell'edificio stesso. Infatti sarebbe vedere se l'errore di identificazione risulta sufficientemente piccolo ai fini del controllo termico.

Inoltre sarebbe interessante durante la raccolta dati usare il pilotaggio degli attuatori per raccogliere informazioni sulle dinamiche di controllo, in maniera da non avere solo dati il cui ingresso esogeno è la temperatura esterna.
