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.
- Phát triển nhà ở xanh và thay đổi tư duy quy hoạch, quản lý hệ sinh thái lưu vực sông tại các đô thị Việt Nam
- Hạ tầng xanh trong đô thị : kinh nghiệm quốc tế, thực trạng và giải pháp cho các đô thị ứng phó với biến đổi khí hậu
- Hiện trạng quản lý chất thải nhựa và ô nhiễm vi nhựa ở Đông Nam Á
- Tổng hợp các công cụ kiểm soát phát triển đô thị ở Việt Nam
- Mô hình phát triển và các thách thức suy giảm trung tâm đô thị tại các đô thị trung bình ở Pháp