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.
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh glôcôm và theo dõi ngắn hạn
- Phát triển năng lực học tập tự điều chỉnh thông qua trí tuệ nhân tạo trong học Tiếng Anh như một ngoại ngữ
- Đánh giá hiệu quả tích hợp giảng dạy hiểu biết về trí tuệ nhân tạo trong đào tạo tiếng Anh bậc đại học
- Vai trò định danh và cấu trúc biểu đạt đa tầng trong hệ hình dịch học Việt Nam: Từ kí hiệu học sơ nguyên đến thực tại ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo (AI)
- Vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc biên soạn cấu trúc vi mô của từ điển thuật ngữ hành chính tiếng Việt





