Blockchain-technologie is uitgegroeid tot een krachtige oplossing voor het verbeteren van beveiliging en privacy in Internet of Things (IoT)-systemen door dataopslag te decentraliseren en transacties te beveiligen met cryptografie, waardoor datavastlegging en bescherming tegen ongeautoriseerde toegang worden gewaarborgd. Vroeg onderzoek stelde lichte blockchain-frameworks voor slimme huizen voor om gebruikersgegevens te beschermen tegen externe aanvallen. Slimme contracten automatiseren verder apparaat-acties op basis van gedefinieerde triggers. Echter, de rekenkundige eisen en consensusmechanismen van blockchain kunnen vertragingen introduceren, waardoor de efficiëntie in realtime toepassingen afneemt. De integratie van blockchain met machine learning (ML) wordt verkend om beveiligingsbeheer in 6G-netwerken te verbeteren en slimme stadsinfrastructuren te optimaliseren, wat transparantie, veiligheid en efficiëntie versterkt op gebieden zoals energie en vervoer. Toepassingen van blockchain versterken ook de beveiliging en privacy van IoT-smartapparaten. De toepassing van ML bij voorspellende temperatuurregeling wint aan terrein vanwege de mogelijkheid om de reactietijd en energie-efficiëntie te verbeteren. ML-algoritmen analyseren historische binnen- en buitentemperatuur-, bezettings- en weersgegevens om de verwarmings- of koelingsbehoefte te voorspellen, waardoor preventieve systeem-aanpassingen mogelijk zijn. Studies tonen aan dat ML-gebaseerde controle het energieverbruik tot 18% kan verminderen in vergelijking met reactieve systemen. Dergelijke voorspellende systemen vereisen robuuste, beveiligde gegevensverwerking om realtime en historische invoer te kunnen verwerken. Edge computing wordt geïntroduceerd om vertraging in cloudverwerking en bandbreedteproblemen te verminderen door gegevens lokaal te verwerken, wat de realtime besluitvorming verbetert, vooral bij slimme temperatuurregeling. De synergie tussen kunstmatige intelligentie (AI) en blockchaintechnologieën versterkt de industriële productiviteit, operationele betrouwbaarheid en gegevensbeveiliging aanzienlijk. Het combineren van explainable AI met blockchain verbetert financieel beslissen door meer transparantie en vertrouwen te creëren. Slimme huisframeworks die blockchain en deep learning-modellen gebruiken, tonen vooruitgang op het gebied van energie-efficiëntie, beveiliging en automatisering. Modellen voor differentiële privacy geïntegreerd met blockchain beschermen de privacy van gebruikersgegevens aanzienlijk. Systemen zoals BEDS verbeteren gegevensbeheer binnen slimme huizen en voertuigen door efficiënte planning van sensorgegevens. Collaboratieve benaderingen die blockchain combineren met draadloze sensorprogramma’s (WSN) bevorderen gegevensintegriteit en betrouwbaarheid, terwijl nieuwe collectieve intelligentiemethoden de beveiliging en efficiëntie van WSN verbeteren. Andere onderzoeken optimaliseren microgrid-bedrijfsvoering, draadloze energieoverdrachtssystemen en de integratie van hernieuwbare energie in slimme huizen via geavanceerde voorspellingen en planning, vaak met gecombineerde ML-algoritmen voor betere voorspellingen van energieverbruik. Gebruikersvertrouwen beïnvloedt cruciaal de acceptatie van AI-gestuurde slimme apparaten in huis en vormt de bereidheid om dergelijke technologieën te integreren. Reviews behandelen AI-gestuurd energiebeheer dat temperatuurregeling en efficiëntie optimaliseert, terwijl analyses van blockchain zich richten op het beveiligen van gegevensuitwisseling in slimme huizen. WSN’s vormen de kern voor realtime gegevensverzameling in voorspellende temperatuurregelingen, waarbij diverse ML-strategieën de energie-efficiëntie verbeteren door voorspellingen en aanpassingen van verwarmingssystemen. Blockchain-georganiseerde gedecentraliseerde energiehandel sluit aan bij de doelen van energiebeheer in slimme huizen. Geavanceerde gegevensverwerkingstechnieken optimaliseren WSN-prestaties door energiegebruik te verminderen en nauwkeurigheid te verbeteren. Cognitieve agenten zorgen voor contextbewuste adaptiviteit binnen IoT.

Innovatieve hybride architecturen en op agenten gebaseerde algoritmen verbeteren resource-ontdekking en knooppuntlokalisatie, wat de schaalbaarheid en beveiliging van IoT-netwerken versterkt. Het gepresenteerde werk levert belangrijke bijdragen door (1) AI en blockchain te integreren voor voorspellend temperatuurbeheer en veilige dataverwerking; (2) een raamwerk te ontwikkelen dat voorspellende planning combineert met dynamische gebeurtenisdetectie; en (3) de prestaties te evalueren op het gebied van energie-efficiëntie, beveiliging en schaalbaarheid. Ondanks de vooruitgang blijven er hiaten bestaan: de beperkte integratie van blockchain met voorspellend ML voor temperatuurcontrole beperkt veilige en adaptieve oplossingen; veel systemen missen voorspellende controle in combinatie met robuuste gegevensbeveiliging; cloud-centrische verwerking veroorzaakt latentie en rekenknelpunten die realtime reactie belemmeren; en energiebeheerbenaderingen houden vaak geen rekening met dynamische prijsstelling en gedecentraliseerde handelspotentieel. Dit paper adresseert deze hiaten met een AI-gedreven blockchain-framework dat WSN’s, ML-gebaseerde voorspellende analyses en edge computing integreert, samen met tijdsgestuurde gegevensverwerking. Belangrijke innovaties omvatten veilige blockchain-ondersteunde voorspellende ML voor geoptimaliseerd verwarmen/cvulling; gebruik van edge computing om latentie te verminderen door lokale gegevensverwerking en tijdsgestuurde analyse voor het verminderen van piekbelastingen; precieze gebeurtenisdetectie via geavanceerde WSN’s gecombineerd met voorspellende planning voor energieminimalisatie; blockchain-ondersteunde peer-to-peer energiehandel met dynamische prijsstelling voor optimaal gebruik en kostenreductie; en schaalbaarheid met verbeterde energie-efficiëntie en veilige gedecentraliseerde besturing. Verschillende AI/ML-modellen worden in dit domein toegepast: Artificial Neural Networks (ANNs) en diepe neurale netwerken modelleren complexe, niet-lineaire tijdreeksen voor temperatuur- en energievoorspellingen; Support Vector Machines (SVMs) voeren regressie uit over hoge-dimensionale data; Random Forests (RF) bieden robuuste ensemble-voorspellingen; Recurrent Neural Networks (RNNs) en Long Short-Term Memory (LSTM)-modellen excelleren in tijd-afhankelijke voorspellingen; Decision Trees (DT) modelleren interpreteerbare beslissingsanalyses voor temperatuurregeling. Deze modellen verbeteren de voorspellingsnauwkeurigheid voor HVAC-optimisatie. De probleemstelling omvat het modelleren van temperatuurdynamiek op basis van warmteoverdracht, het gebruik van ML voor het voorspellen van toekomstige temperatuur en energieverbruik, en het toepassen van regels voor het binnenklimaat volgens gebruikerprestaties. Energieverbruik wordt geminimaliseerd onder comfortbeperkingen. Tijdsgestuurde analyse verplaatst niet-dringende berekeningen naar daluren, wat piekbelasting vermindert. Blockchain beveiligt sensorgegevens en controlesignalen door gehashed, onveranderlijke blokken op te slaan, waardoor gegevensintegriteit en transparantie worden gewaarborgd. Dynamische verwarming/koeling wordt gedetecteerd via temperatuurrapportages, waarbij drempels worden aangepast met ML om omgevingsvariabiliteit te compenseren. Voorspellende planning maakt gebruik van historische gebeurtenissen om verwarmingsbehoeften te anticiperen en is hiermee energie-efficiënt. Een belangrijke innovatie betreft decentralisatie van energiehandel tussen slimme huizen via blockchain, waarbij overtollige hernieuwbare energie veilig wordt verhandeld met behulp van slimme contracten tegen dynamische prijzen. Draadloze sensornetwerken worden geoptimaliseerd door adaptief beheer van actieve sensoren, wat het energieverbruik minimaliseert terwijl de dekking behouden blijft. Meerdere slimme huizen werken samen als agenten in een gedecentraliseerd netwerk om energieverbruik te delen en piekvraag te reduceren. Een adaptief regelalgoritme minimaliseert energiegebruik en temperatuurdaling met behulp van realtime feedback en leersnelheden. Het systeem verzamelt en preprocesses historische en realtime sensorgegevens, traint ML-modellen, voorspelt temperatuur en energieverbruik, detecteert verwarmings- of koelingsgebeurtenissen, integreert blockchain voor veilige, onveranderlijke logging en consensus, past voorspellende planning en optimalisatie toe en past zich aan op basis van feedback. De prestaties worden geëvalueerd op basis van nauwkeurigheid, energiebesparing, schaalbaarheid en latency. Simulaties gebruiken een real-world dataset met WSN- en IoT-apparaten die temperatuur, energieverbruik en radiatorstatus monitoren, samen met externe weersgegevens, over meerdere kamers gedurende zes maanden. Gegevensvoorverwerking omvat interpolatie voor ontbrekende waarden, uitschieterverwijdering via interkwartielbereik, normalisatie en feature-extractie voor temporele patronen. Neurale netwerken worden getraind en visueel gemaakt voor adaptief leren. De simulaties tonen dat het systeem uitstekend in staat is om binnen- en buitenfluctuaties te compenseren via voorspellende controle, wat resulteert in soepelere temperatuurregulatie en aanzienlijke energiebesparingen door dynamische vermogensaanpassing en load balancing via tijdsgestuurde processen. Blockchain zorgt voor veilige databeheer en ondersteunt gedecentraliseerde energiehandel en planning. Het systeem detecteert radiatoren-verwarmings- en koelgebeurtenissen snel met ML-drempels, wat energiebesparende preemptieve controle mogelijk maakt. Vergelijkende analyses aantonen significante verbeteringen ten opzichte van conventionele thermostaten en PID-controllers in energiebesparing, reactietijd, nauwkeurigheid, gebeurtenisdetectie en gegevensbeveiliging. De algoritmische complexiteitsanalyses tonen efficiënte data-verzameling in realtime (O(n)), ML-inferentie (O(d)), blockchain-transactie verwerking (O(1) tot O(log n)) en gebeurtenisdetectie (O(n)). Opslag neemt toe met het aantal sensoren en blockchain-grootte. Het raamwerk balanceert de rekenlast en energiebesparingen, terwijl het de gegevensintegriteit via blockchain-consensus waarborgt. Samenvattend combineert het voorgestelde AI-gedreven blockchain-framework voor voorspellende temperatuurcontrole in slimme huizen geavanceerde ML-voorspellingen, veilige gedecentraliseerde gegevensbeheer, edge-gebaseerde tijdsgestuurde verwerking en gedecentraliseerde energiehandel. Deze geïntegreerde aanpak verbetert aanzienlijk de energie-efficiëntie, systeemresponsiviteit, gebruikerscomfort en gegevensbeveiliging, waardoor belangrijke uitdagingen in slimme huizen worden aangepakt en schaalbare, betrouwbare en adaptieve temperatuurregeling wordt mogelijk gemaakt.