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.
- Khả năng hấp thu AI trong quản trị nhân sự : vai trò của văn hóa tổ chức, kỹ năng của bộ phận nhân sự và chiến lược áp dụng AI
- Giải pháp định danh điện tử và trí tuệ nhân tạo tăng cường an toàn Mobile Banking ở Việt Nam
- Chuyển đổi số ngân hàng dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo
- Xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo trong nhận diện ngoại tâm thu thất trên điện tâm đồ nhịp xoang
- Ứng dụng thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo phát hiện đối tượng trên ảnh phục vụ công tác bảo vệ bí mật nhà nước





