Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng dựa trên thuật toán trí tuệ nhân tạo

  • 07:38 ,20/06/2020
KHPTO - Nghiên cứu tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà dựa trên các thuật toán trítuệ nhân tạo, do nhóm nghiên cứu Trần Đức Học, Lê Tấn Tài, khoa kỹ thuật xây dựng, Trường đại học bách khoa TP.HCM thực hiện.

Mô phỏng và dự báo năng lượng tiêu thụ đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập chính sách năng lượng và đưa ra quyết định theo hướng phát triển bền vững. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp kỹ thuật thống kê và công cụ trítuệ nhân tạo bao gồm mạng nơ-ron thần kinh, máy hỗ trợ véc tơ (SVM - Support vector machine), cây phân loại và hồi quy (CART), hồi quy tuyến tính (LR - Linear regression), hồi quy tuyến tính tổng quát, tự động phát hiện tương tác Chi-squared và mô hình tổng hợp 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.HCM. Mô hình đơn có hiệu quả tốt nhất trong quá trình dự đoán là CART, trong khi đó mô hình được tổng hợp tốt nhất là CART và GENLIN.

N.H
  • Hotline
    (028) 3920 1523
  • Email