Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà dựa trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo
Tác giả: Trần Đức Học, Lê Tấn TàiTóm tắt:
Mô phỏng và dự báo năng lượng tiêu thụ đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập chính sách năng lượngvà đưa ra quyết định theo hướng phát triển bền vững. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp kỹ thuật thốngkê và công cụ trí tuệ nhân tạo bao gồm mạng nơ-ron thần kinh (ANNs – Artificial neutral networks), máy hỗtrợ véc tơ (SVM – Support vector machine), cây phân loại và hồi quy (CART - Classification and regressiontrees), hồi quy tuyến tính (LR - Linear regression), hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN - Generalized linearregression), tự động phát hiện tương tác Chi-squared (CHAID - Chi-square automatic interaction detector) vàmô hình tổng hợp (Ensemble model) để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong các căn hộ tòa nhà chung cư.Bộ dữ liệu để xây dựng mô hình gồm 200 mẫu được khảo sát ở nhiều chung cư tại TP. Hồ Chí Minh. Mô hìnhđơn có hiệu quả tốt nhất trong quá trình dự đoán là CART, trong khi đó mô hình được tổng hợp tốt nhất làCART + GENLIN.
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng của u buồng trứng tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108
- Kết quả phẫu thuật nội soi cắt dạ dày bán phần cực dưới, nạo vét hạch D2 với miệng nối trong ổ bụng điều trị ung thư biểu mô dạ dày tại Bệnh viện Hữu Nghị Việt Đức
- Kết quả phẫu thuật lối sau điều trị gãy trật cột sống đoạn ngực - thắt lưng tại Bệnh viện Hữu Nghị Việt Đức
- Đặc điểm lâm sàng và kết quả điều trị hội chứng Duan
- Kết quả điều trị viêm não do virus Herpes simplex ở trẻ em tại Bệnh viện Nhi Trung Ương năm 2019-2025