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 hạng nguy hiểm cháy và cháy nổ cho nhà sản xuất có nguy cơ nổ bụi tại Việt Nam
- Ảnh hưởng của đường quan hệ lực cắt - chuyển vị ngang của gối cách chấn đa lớp đến hiệu quả giảm chấn của nhà cách chấn đáy có kết cấu tường gạch
- Ảnh hưởng của sườn đứng đến khả năng chịu nén đúng tâm của khối xây bằng gạch đất không nung
- Nguyên nhân phá hủy bề mặt gạch tháp Khương Mỹ và giải pháp hạn chế hư hỏng gạch phục chế, sử dụng gia cường khối xây tháp trong môi trường biển
- Nghiên cứu ứng dụng thí điểm cát nhiễm mặn làm cốt liệu cho kết cấu bê tông cốt thép