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.
- Tuân thủ điều trị của người bệnh đái tháo đường type 2 điều trị ngoại trú và một số yếu tố liên quan tại Bệnh viện Đa khoa Nông nghiệp năm 20
- Triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng của bệnh nhân ngủ ngáy được phẫu thuật tại Bệnh viện Tai Mũi Họng Trung ương
- Đánh giá chất lượng của tế bào CAR-T nhận biết protein CD19 để điều trị bệnh bạch cầu lympho cấp
- Thực trạng kiến thức và thực hành của sản phụ sau phẫu thuật lấy thai về mát xa vú tại Bệnh viện Sản Nhi tỉnh Quảng Ngãi năm 2023
- Lo âu, căng thẳng và trầm cảm ở sinh viên khoa y dược, trường Đại học Nam Cần Thơ năm 2024 và một số yếu tố liên quan