Blockchainteknologi har blivit en stark lösning för att förbättra säkerhet och integritet i Internet of Things (IoT) system genom att decentralisera datalagring och säkra transaktioner med kryptografi, vilket säkerställer dataintegritet och skydd från obehörig åtkomst. Tidiga arbeten föreslog lättviktiga blockchain-ramverk för smarta hem för att skydda användardata mot externa attacker. Smarta kontrakt automatiserar ytterligare enhetens handlingar baserat på definierade triggers. Dock kan blockchainens beräkningskrav och konsensusmekanismer orsaka fördröjningar som minskar effektiviteten i realtidsapplikationer. Integration av blockchain med maskininlärning (ML) utforskas för att förbättra säkerhetshantering i 6G-nätverk och optimera infrastruktur i smarta städer, vilket ökar transparens, säkerhet och effektivitet inom områden som energi och transport. Blockchain-applikationer stärker också säkerheten och integriteten för IoT-smarta enheter. ML:s användning inom prediktiv temperaturkontroll har fått ett stort genombrott tack vare dess förmåga att förbättra systemets respons och energikonomi. ML-algoritmer analyserar historisk inomhustemperatur, occupancy och väderdata för att prognostisera uppvärmnings- eller kylbehov, vilket möjliggör förhandsjusteringar av systemet. Studier visar att ML-baserad kontroll kan minska energiförbrukningen med upp till 18 % jämfört med reaktiva system. Sådana prediktiva system kräver robust och säkert databehandling för att hantera realtids- och historiska insatser. Edge computing införs för att minska latens och bandbreddproblem vid molnbehandling genom att hantera data lokalt, vilket förbättrar realtidsbeslut. Samverkan mellan artificiell intelligens (AI) och blockchain-teknologier ökar markant industriell produktivitet, driftsäkerhet och datasäkerhet. Att kombinera förklarbar AI med blockchain förbättrar finansiell beslutsfattande genom ökad transparens och förtroende. Ramverk för smarta hem som använder blockchain och djupinlärningsmodeller visar framsteg inom energieffektivitet, säkerhet och automation. Differential privacy-modeller integrerade med blockchain skyddar användardata betydligt. System som BEDS förbättrar datahanteringen i smarta hem och fordon genom effektiv schemaläggning av sensordata. Samarbetsbaserade tillvägagångssätt som kombinerar blockchain med trådlösa sensorsystem (WSN) förbättrar data integritet och tillförlitlighet, medan nya swarm intelligence-metoder stärker WSN:s säkerhet och effektivitet. Annan forskning optimerar mikrogrid-operationer, trådlösa överföringssystem för kraft och integration av förnybar energi i smarta hem genom avancerad prognostisering och schemaläggning, ofta med hjälp av kombinerade ML-algoritmer för förbättrade energiförbrukningsprognoser. Användarförtroende påverkar avgörande adoptionen av AI-drivna smarta hem-enheter och formar viljan att integrera sådana teknologier. Recensioner täcker AI-driven energihantering som optimerar temperaturkontroll och effektivitet, medan analyser av blockchain fokuserar på att säkra datautbyten i smarta hem. WSN är centrala för realtidsdatainsamling i prediktiv temperaturkontroll, där olika ML-strategier förbättrar energiinneffektivitet genom att prognostisera och justera värmesystem. Blockchain-styrd decentraliserad elhandel stämmer väl överens med målen för energihantering i smarta hem. Dataaggregationsmetoder optimerar WSN-prestanda genom att minska energianvändning och förbättra noggrannheten. Kognitiva agenter möjliggör IoT-kontextmedveten anpassning.

Innovativa hybridarkitekturer och agent-baserade algoritmer förbättrar resursupptäckt och nodlokalisering, vilket skalar upp och ökar säkerheten i IoT-nätverk. Detta arbete bidrar väsentligt genom att (1) integrera AI och blockchain för prediktiv temperaturhantering och säker databehandling; (2) utveckla ett ramverk som kombinerar prediktiv schemaläggning med dynamisk händelseigenkänning; och (3) utvärdera prestanda vad gäller energisparande, säkerhet och skalbarhet. Trots framsteg finns kvarvarande luckor: begränsad integration av blockchain med prediktiv ML för temperaturkontroll begränsar säkra och anpassningsbara lösningar; många system saknar prediktiv kontroll i kombination med robust dataskydd; molnbaserad behandling orsakar latens och beräkningsbottlenecks som hindrar realtidsrespons; och energihantering ofta förbises i relation till dynamisk prissättning och decentraliserad handel. Denna studie adresserar dessa luckor genom ett AI-drivet blockchain-ramverk som integrerar WSN, ML-baserad prediktiv analys, edge computing med tidsförskjutna dataanalyser. Viktiga innovationer inkluderar säker blockchain-stödd prediktiv ML för optimerad uppvärmning/kylning; användning av edge computing för att minska latens genom lokal databehandling och tidsförskjuten analys för att lätta på högbelastningsperioder; precis händelseigenkänning med avancerade WSN och prediktiv schemaläggning för energisnål drift; blockchain-styrd peer-to-peer energihandel med dynamisk prissättning för att optimera användning och minska kostnader; samt förbättrad skalbarhet med ökad energieffektivitet och säker decentraliserad förvaltning. Olika AI/ML-modeller används inom detta område: artificiella neurala nätverk (ANNs) och djupa neurala nätverk modellerar komplexa icke-linjära tidsserier för temperatur- och energiprognoser; Support Vector Machines (SVMs) utför regression på högdimensionella data; Random Forests (RF) ger robust ensembleprediktion; Recurrent Neural Networks (RNNs) och Long Short-Term Memory (LSTM) är utmärkta för tidsberoende prognoser; beslutsträd (DT) möjliggör tolkningsbart beslutsfattande för temperaturkontroll. Dessa modeller förbättrar noggrannheten i förutsägelser för att optimera HVAC-system. Problemformuleringen inkluderar modellering av temperaturdynamik baserad på värmeöverföring, ML för att prognostisera framtida temperatur och energiförbrukning, samt tillämpning av styrlagar för att hålla inomhustemperaturen inom användarpreferenser. Energiförbrukning minimeras under tydliga komfortbegränsningar. Tidsförskjuten analys flyttar icke-akuta beräkningar till off-peak-tider, vilket reducerar toppbelastningar. Blockchain skyddar sensordata och styrsignaler genom att lagra hashade, oföränderliga block för att garantera dataintegritet och öppenhet. Dynamiska händelser som värme och kyla upptäcks via förändringshastigheter i temperaturen, där trösklar anpassas med ML för att beakta miljövariationer. Prediktiv schemaläggning använder historiska mönster för att förutse uppvärmningsbehov och möjliggör förhandsdragningar och energisparande drift. En central innovation är blockchain-baserad decentraliserad energihandel mellan smarta hem, där överskottsförnybar energi tryggt kan handlas med hjälp av smarta kontrakt till dynamiska priser. Trådlösa sensornätverk optimeras genom adaptiv hantering av aktiva sensorer för att minimera strömförbrukning samtidigt som täckningen bibehålls. Flera smarta hem samarbetar som agenter i ett decentraliserat nätverk för att dela energilaster och minska toppbelastningar. En adaptiv styralgoritm minskar energiförbrukning och temperaturavvikelser med hjälp av realtidsfeedback och inlärningshastigheter. Systemets algoritm samlar och förprocessar historisk och realtids sensordata; tränar ML-modeller; prognostiserar temperatur och energiförbrukning; upptäcker värme- och kylhändelser; integrerar blockchain för säker, oföränderlig logging och konsensus; tillämpar prediktiv schemaläggning och optimering; och anpassar sig dynamiskt utifrån feedback. Prestanda utvärderas genom noggrannhet, energibesparingar, skalbarhet och latenstid. Simuleringar använder ett verklighetsbaserat dataset med WSN och IoT-enheter som övervakar temperaturer, energiförbrukning och radiatorstatus, tillsammans med utomhusväderdata, över flera rum under sex månader. Dataförbehandling inkluderar interpolering för saknade värden, borttagning av avvikare via interkvartilavståndfilter, normalisering och funktionsutvinning för att fånga temporala mönster. Neurala nätverksmodeller tränas och visualiseras för adaptiv inlärning. Simulationerna visar systemets överlägsna förmåga att bibehålla inomhustemperaturen trots externa fluktuationer genom prediktiv kontroll, vilket ger jämnare temperaturreglering och betydande energibesparingar genom dynamisk effektbalansering och tidsskythantering. Blockchain-integrationen säkerställer säker datalagring och stöder decentraliserad energihandel och schemaläggning. Systemet upptäcker snabbt radiatorvärme och kylhändelser med ML-baserade trösklar, vilket möjliggör energisnål förhandsstyrning. Jämförande analyser visar stora förbättringar jämfört med konventionella termostater och PID-regulatorer vad gäller energisparande, responstid, noggrannhet och data-säkerhet. Algorithmisk komplexitetsanalys visar effektiv realtidsinsamling (O(n)), ML-inferens (O(d)), blockchain-transaktionshantering (O(1) till O(log n)) och händelseigenkänning (O(n)). Lagringskraven ökar med fler sensorer och större blockchain. Ramverket balanserar beräkningskrav och energiförbrukning samtidigt som det upprätthåller dataintegritet genom blockchain-konsensus. Sammanfattningsvis kombinerar det föreslagna AI-drivna blockchain-ramverket för prediktiv temperaturkontroll i smarta hem avancerad ML-prognostisering, säker decentraliserad datalagring, edge-baserad tidsförskjuten bearbetning och decentraliserad energihandel. Denna integrerade metod förbättrar avseende energisnåla lösningar, systemrespons, användarkomfort och datasäkerhet, och adresserar centrala utmaningar i smarta hem samt möjliggör skalbara, pålitliga och adaptiva temperaturregleringslösningar.