BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  28,208,964
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

50

Người máy và điều khiển tự động

BB

Ngô Ngọc Tri, Phạm Anh Đức(1), Mai Anh Đức

Phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm dự báo năng lượng tiêu thụ của tòa nhà tại thành phố Đà Nẵng

Developing an artificial intelligence model for forecasting building energy use in Danang city

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng

2024

11A

20-24

1859-1531

Trí tuệ nhân tạo, Mô hình thông tin công trình, Rừng ngẫu nhiên, Dự báo năng lượng

Artificial intelligence, Building information modeling, Random forests, Energy forecasting

Công nghệ BIM đang nhận được sự quan tâm của cộng đồng xây dựng. Dữ liệu tích lũy cộng dồn trong các dự án có sử dụng BIM tạo ra một cơ hội trong quá trình vận hành công trình. Trong một lĩnh vực khác, trí tuệ nhân tạo (AI) được chứng minh là một các tiếp cận mới để phát hiện tri thức từ dữ liệu. Quản lý hiệu quả năng lượng tiêu thụ trong các tòa nhà là mối quan tâm của nhà quản lý vận hành, người sử dụng. Nghiên cứu này đề xuất mô hình AI nhằm dự báo năng lượng tiêu thụ trong công trình. Các bộ dữ liệu năng lượng của các tòa nhà tại Đà Nẵng được sử dụng để phát triển mô hình AI. Kết quả cho thấy, mô hình rừng ngẫu nhiên (RF) đạt được kết quả dự báo tốt hơn các mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo ANNs và mô hình véc tơ hồi quy hỗ trợ SVR. Dự báo chính xác năng lượng tiêu thụ trong công trình có ý nghĩa quan trọng trong hỗ trợ các quyết định đầu tư sửa chữa, cải tạo công trình.

The application of BIM technology is receiving public attention  in  the  construction sector.  The  data  accumulated  in projects  using  BIM  creates  an  opportunity  for  the  operation  of construction  products.  In  another  field,  artificial  intelligence  (AI) has been proven to be a new approach to extracting knowledge from data. Efficient management of energy consumption in buildings is one of the concerns of operational managers and users. This study proposes   an   artificial   intelligence   model   to   predict   energy consumption in buildings. Energy data sets of buildings in Da Nang are  used  to  develop  theartificial  intelligence  model.  The  results show that,the random forest (RF) model achieves better forecasting results  than  the  artificial  neural  network  (ANNs)  models  and  the support  regression  vector  model.  Accurate  forecasting  of  energy consumption  in  buildings  is  important  in  supporting  investment decisions in repairing and renovating buildings

TTKHCNQG, CVv 465

Xem toàn văn