本次評選結(jié)果，由中國科學(xué)院《互聯(lián)網(wǎng)周刊》和eNet研究院聯(lián)合發(fā)布。達(dá)實智能在人工智能領(lǐng)域的成績再獲認(rèn)可。
要說2020年哪些行業(yè)最火，人工智能必有一席之地——因為國家親自按下了快進(jìn)鍵：前不久，中央表示，要加快5G網(wǎng)絡(luò)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)度。創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)獲得了巨大的政策紅利。
“新基建”的浪潮襲來，對于專業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)說，正好乘上了政策的春風(fēng)。達(dá)實智能作為一家專注物聯(lián)網(wǎng)方案，聚焦智能化技術(shù)的企業(yè)，也同樣在人工智能領(lǐng)域有所突破。
技術(shù)一、基于負(fù)荷預(yù)測的空調(diào)系統(tǒng)全局優(yōu)化的控制技術(shù)
技術(shù)概況：在城市物聯(lián)網(wǎng)的空調(diào)、通風(fēng)、照明系統(tǒng)設(shè)計中，各系統(tǒng)大部分時間處于部分負(fù)荷下運(yùn)營，出現(xiàn)大量能源浪費。而最理想的做法是對未來時刻建筑所需要的冷量、通風(fēng)量進(jìn)行預(yù)測，確定各系統(tǒng)在預(yù)測條件下的最優(yōu)參數(shù)。傳統(tǒng)的方法已經(jīng)無法滿足要求，需要新的計算框架和方法來實現(xiàn)。
達(dá)實已取得的專利
2、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測技術(shù)
該方法伴隨機(jī)器學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展而生，是一種新興的數(shù)據(jù)分析方法，不需要建構(gòu)復(fù)雜的物理模型，而是基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)和統(tǒng)計參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征的解構(gòu)和提取。且這種數(shù)據(jù)分析的方法對專業(yè)知識的要求并不高，一般的技術(shù)人員就可以完成。這一技術(shù)給數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在建筑能耗數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用帶來了很多的可能性。
3、基于人工智能算法的能耗全局尋優(yōu)技術(shù)
該方案涉及三項創(chuàng)新技術(shù)：
-采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的模型訓(xùn)練技術(shù)，用于訓(xùn)練空調(diào)系統(tǒng)部件模型。
-采用了帶遺忘因子的模糊自整定系統(tǒng)辨識技術(shù), 用于在線自適應(yīng)辯識空調(diào)系統(tǒng)部件模型參數(shù)。
-采用了改進(jìn)的遺傳算法、模擬退火算法和粒子群算法等全局優(yōu)化技術(shù)，用于確定空調(diào)系統(tǒng)各設(shè)備的最優(yōu)運(yùn)行參數(shù)。
技術(shù)二、基于自學(xué)習(xí)的設(shè)備預(yù)測性維護(hù)技術(shù)
技術(shù)概況：采用該技術(shù)可以對設(shè)備故障進(jìn)行預(yù)測，提前感知設(shè)備故障，遠(yuǎn)程或調(diào)度人工排查故障隱患，從而避免過度維修，節(jié)約設(shè)備的維護(hù)成本。
該技術(shù)采用了混合式學(xué)習(xí)的方法，在初期設(shè)備運(yùn)行故障數(shù)據(jù)不足時，利用創(chuàng)建的物理模型進(jìn)行仿真分析，搜集特征數(shù)據(jù)，實施預(yù)測性維護(hù)。在后期，積累了一定故障數(shù)據(jù)后，采用支持向量機(jī)方法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，訓(xùn)練，獲得特征數(shù)據(jù)，實施預(yù)測性維護(hù)。
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從汽車制造到家務(wù)機(jī)器人，從工業(yè)加工到建筑設(shè)備應(yīng)用，人工智能的應(yīng)用已經(jīng)滲透我們生活的各個角落。我們堅信，技術(shù)的進(jìn)步，可以創(chuàng)造更多美好。
