Podatci koje se automatski prikuplja s naprednih vodomjera imaju potencijal pružiti detaljne informacije o potrošnji vode u kućanstvima koje bi razvojem tehnika prepoznavanja potrošnje bile od velike koristi distributerima i krajnjim potrošačima.  Detaljna raščlamba potrošnje vode po individualnim uređajima bi u sprezi s različitim socijalnim aspektima, poput socijalnog natjecanja, olakšala smanjenje potrošnje vode krajnjim korisnicima. U radu je potrebno razmotriti mogućnost prepoznavanja potrošnje individualnih uređaja u kućanstvu, prikupljanjem podataka s naprednog vodomjera rezolucije od 1 impulsa po litri. Karakterizacija potrošnje vode svodi se na ekstrakciju unaprijed definiranih značajki iz podataka s naprednog vodomjera te pronalazak skupa kojemu te značajke pripadaju korištenjem tehnike višekategorijskog robusnog linearnog programiranja. 

Proučiti tehnike linearne klasifikacije s posebnim osvrtom na višekategorijsko robusno linearno programiranje (MRLP), te potom implementirati MRLP algoritam u Matlab programskom okruženju.

Validirati razvijeni MRLP algoritam na stvarnim podatcima naprednih vodomjera uparenim s karakterizacijom potrošnje koji su dobiveni od tvrtke Water Research Centre plc. (WRc), UK. Napraviti usporedbu MRLP klasifikacije s klasifikacijom korištenjem neuronskih mreža.

Unaprijediti model za prepoznavanje potrošnje korištenjem različitih skupova značajki korištenih prilikom klasifikacije te razmotriti metode inicijalizacije modela na novom kućanstvu bez povratnih informacija korisnika.

izv. prof. dr. sc. Mario Vašak