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.
- Phân tích các nhân tố tác động đến nền kinh tế ngầm cấp tỉnh tại Việt Nam : tiếp cận mô hình MIMIC
- Tác động của việc làm trái trình độ tới tiền lương của các cử nhân ngành kinh doanh và quản lý ở Việt Nam
- Quan hệ giữa Non-Fungible Tokens và thị trường chứng khoán Việt Nam
- Tác động của mạng xã hội và trải nghiệm khách hàng tới sự hài lòng, ý định quay trở lại và hành vi truyền miệng về homestay của khách du lịch nội địa
- Ảnh hưởng của sự hài lòng tới ý định mua sắm lặp lại đối với khách hàng gen Z trong lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam : vai trò trung gian của sự tin tưởng





