Heating controller with neural thermal model written in Python
Jacek Kowalski
2018-06-24 66a9fb40efe1311b34a3cee3f83f10c6990759af
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
 
past-1-1 linear 1.367590185828142 0.0 0.2376087005693177 0.0 3.4004832 0.17688607937426837
past-1-1 neural-300 1.5218223571777358 0.005067878813471807 0.2398350207516151 0.00015721528324559876 406.7035536 14.651733278249102
past-1-5 linear 1.4754503567692225 0.0 0.3576636039009143 0.0 1.0882394000000002 0.07280826189565756
past-1-5 neural-300 1.7797437667846665 0.03200301590970875 0.3067608474083175 0.011116333546715425 81.7718148 2.3140951691835965
past-1-15 linear 1.6957836654492588 0.0 0.382749357316316 0.0 0.6488505000000001 0.037115071252195625
past-1-15 neural-300 2.8265379689534513 0.0444993647018753 3.458443468426845 0.5156674273291353 27.8501295 0.743521621170831
past-5-1 linear 1.4398565776817627 0.0 0.3113173663695568 0.0 3.4488717 0.050666558754380656
past-5-1 neural-300 1.1244697570800781 0.07546525261114187 0.18925793932254995 0.0073421954105464295 414.70163579999996 13.475961200378896
past-5-5 linear 1.5344100661707358 0.0 0.3878841603353875 0.0 1.0948346 0.01798607294671196
past-5-5 neural-300 1.0102579116821282 0.04584046081142189 0.13640019569131442 0.00273259492344959 85.1890002 4.952073161546022
past-5-15 linear 1.4942223351257553 0.0 0.2880894782595674 0.0 0.6505787000000001 0.014165928404685207
past-5-15 neural-300 1.2696673329671206 0.07481952857601316 0.17703495456346918 0.012647342166955037 28.6079239 2.5216280420074924
past-10-1 linear 1.5317481048469013 0.0 0.35500602097316614 0.0 3.6200454 0.1046335106382697
past-10-1 neural-300 1.2813582611083991 0.30142388379211876 0.39091115096523327 0.30868729994948696 428.427708 21.67114229514352
past-10-5 linear 1.401591688351246 0.0 0.3052191489519639 0.0 1.1480063 0.10044087091313415
past-10-5 neural-300 1.8380182647705072 0.6724791780639033 1.424838374983588 1.4701606023055531 85.6845951 1.4928133554050433
past-10-15 linear 1.3061283330524915 0.0 0.2318261791092525 0.0 0.6695583 0.026063062632562813
past-10-15 neural-300 1.3458353805541983 0.20596704652135583 0.3564514786758213 0.16980844622672112 28.6371653 0.48476377798310766
past-15-1 linear 1.5745085693327958 0.0 0.36793892970970676 0.0 3.8094127 0.15324741324918587
past-15-1 neural-300 1.8027630233764647 0.38895807751620265 0.9430358458438778 0.6431837869233411 429.9737817 7.9974054706138
past-15-5 linear 1.3666429833213947 0.0 0.285458364041147 0.0 1.1471693 0.012442927710595745
past-15-5 neural-300 1.5534897994995105 0.3765492391274955 0.5817633609436333 0.44097829167474745 87.6547796 6.505878834180533
past-15-15 linear 1.2292374136721804 0.0 0.22848269789272016 0.0 0.6655909 0.019363330260228146
past-15-15 neural-300 2.1113895594278955 0.608450581417362 1.1503779364194424 0.7421870292365705 29.625285 1.665997798210229
 
fore-1-1 linear 1.1421564768534864 0.0 0.1800058322207842 0.0 3.6496782999999997 0.3386532058407734
fore-1-1 neural-300 1.4541048049926772 0.005757461406185294 0.21299204722477083 0.00010869415715099662 405.443355 14.142333795256652
fore-1-5 linear 1.1747740627196812 0.0 0.24420369638755837 0.0 1.0736145000000001 0.020666993977246785
fore-1-5 neural-300 3.0644512939453117 0.13843536288538016 0.7240924598903618 0.056499716062573924 81.2373173 1.299977741211326
fore-1-15 linear 1.342846092246642 0.0 0.2574660021531633 0.0 0.6317549999999998 0.013281762031698445
fore-1-15 neural-300 2.9504395751953143 0.026438004008200913 4.683898912412996 0.058108697815061595 27.8870469 0.3369890452708291
fore-5-1 linear 1.1086302399351098 0.0 0.21795248017678714 0.0 3.8484160999999997 0.07729710519008262
fore-5-1 neural-300 1.2157925033569335 0.19210240607578263 0.18100806338603842 0.07922757917338794 422.7446093 17.77582807363149
fore-5-5 linear 1.2151438525983416 0.0 0.26181972736513187 0.0 1.146076 0.03331964224831287
fore-5-5 neural-300 1.0169444122314448 0.13037534671853823 0.15557544222284422 0.058201505865684226 85.6383791 5.516766421449005
fore-5-15 linear 1.0962866881434223 0.0 0.20426720716446256 0.0 0.6491152 0.00663686513682807
fore-5-15 neural-300 1.0796557286580388 0.18772169335127428 0.15381463184621477 0.06826729207767891 29.1230288 2.6547231483664833
fore-10-1 linear 1.1612151316096622 0.0 0.24021748018650646 0.0 4.5542643 0.4418380569774025
fore-10-1 neural-300 2.81724494934082 1.2747113618602446 3.372335275373512 3.2419144941555667 456.6636697 21.494041517621394
fore-10-5 linear 1.0953734657018614 0.0 0.23329213455076903 0.0 1.2581198 0.11289608039923744
fore-10-5 neural-300 3.2526200408935537 1.9394541399528018 5.667161545706837 6.578695568053017 91.1185366 1.2972426694543902
fore-10-15 linear 1.051724068121075 0.0 0.15865463736347526 0.0 0.6893400999999999 0.02119006253700602
fore-10-15 neural-300 2.0019085617065433 1.015254109313013 1.4975773162004804 2.783289534998686 30.730279 0.5077818927551457
fore-15-1 linear 1.2072368165512586 0.0 0.24122611459303503 0.0 5.200589 0.20396152703117534
fore-15-1 neural-300 2.2105239105224603 0.9361839618342797 1.6018948918775864 1.8887868636174483 498.4355105 15.463156562578266
fore-15-5 linear 1.0131049166086683 0.0 0.21420924347658463 0.0 1.3338922 0.020748688225202802
fore-15-5 neural-300 1.9099230422973636 0.6565905246492916 1.1335699807096438 0.8830284492216071 100.1141761 7.065930398544246
fore-15-15 linear 1.1998886997964107 0.0 0.19585727044828885 0.0 0.7147167 0.009398305356108787
fore-15-15 neural-300 2.4996513773600255 0.45681495980672254 1.6634574818273937 0.9397086118115274 33.5524387 1.516651066873549