TAILIEUCHUNG - Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà dựa trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo
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 trí tuệ nhân tạo bao gồm mạng nơ-ron thần kinh (ANNs – Artificial neutral networks), máy hỗ trợ véc tơ (SVM – Support vector machine), cây phân loại và hồi quy (CART - Classification and regression trees), hồi quy tuyến tính (LR - Linear regression), hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN - Generalized linear regression), tự động phát hiện tương tác Chi-squared (CHAID - Chi-square automatic interaction detector) và mô 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 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 + GENLIN. | Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà dựa trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng NUCE 2020. 14 (1V): 35–45 TỐI ƯU HÓA ƯỚC TÍNH MỨC TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TRONG CÁC TÒA NHÀ DỰA TRÊN CÁC THUẬT TOÁN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Trần Đức Họca,∗, Lê Tấn Tàia a Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh, số 268 Lý Thường Kiệt, quận 10, thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Nhận ngày 11/10/2019, Sửa xong 03/02/2020, Chấp nhận đăng 03/02/2020 Tóm tắt 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 trí tuệ nhân tạo bao gồm mạng nơ-ron thần kinh (ANNs – Artificial neutral networks), máy hỗ trợ véc tơ (SVM – Support vector machine), cây phân loại và hồi quy (CART - Classification and regression trees), hồi quy tuyến tính (LR - Linear regression), hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN - Generalized linear regression), tự động phát hiện tương tác Chi-squared (CHAID - Chi-square automatic interaction detector) và mô 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 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 + GENLIN. Từ khoá: ước tính; tòa nhà; tiêu thụ năng lượng; khai phá dữ liệu, trí tuệ nhân tạo. OPTIMIZING ESTIMATION ACCURACY OF ENERGY CONSUMPTION IN RESIDENTIAL BUILD- INGS BASED ON A COMPARISON OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALOGIRITHMS Abstract Energy simulation and forecasting play an important role in setting energy policy and making decisions in pursuit of sustainable development. This research uses statistical tools and artificial intelligence techniques including .
đang nạp các trang xem trước
