liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  17,893,320
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

102.05-2018.07

2021-54-634/KQNC

Phát triển mô hình dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo nhằm tiết kiệm năng lượng trong các tòa nhà dân cư

Trường Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh

Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh

Quốc gia

TS. Trần Đức Học

ThS. Nguyễn Quang Trung, PGS.TS. Lương Đức Long, TS. Phạm Vũ Hồng Sơn

Khoa học máy tính và thông tin

01/12/2018

01/12/2020

2021

TP. Hồ Chí Minh

104 tr. + phụ lục

Đề xuất mô hình trí tuệ nhân tạo mới (Al-Artificial Intelligence), tiến hóa trí tuệ nhân tạo dự đoán (ENMIM-Evolutionary Neural Machine Inference Model), để dự đoán hiệu quả hiệu suất năng lượng cùa các tòa nhà. Mô hình đề xuất được xây dựng bởi lai tạo mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm (RBFNN- Radial Basis Function Neural Network) và bình phương bé nhất hôi quy máy hỗ trợ vector (LSVR-Least Square Support Vector Regression) và thuật toán sinh vật cộng sinh tìm kiếm (SOS-Symbiotic Organisms Search) theo phương pháp kết hợp tuyên tính. Trong ENMIM, cả RBFNN và LSVR cùng thực hiện các nhiệm vụ như nhau trong quá trinh dự đoán. Trong khi đó, thuật toán tối ưu SOS được tích hợp để kiểm soát việc thực hiện các RBFNN và LSVR thông qua cung cấp các thông số mô hình thích hợp và tuyến tính các giá trị tham số kết hợp để tạo ra các mô hình mới với khái quát hơn.

24 Lý thường Kiệt, Hà Nội

18894