|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
|
|
2
|
|
|
3
|
Giải pháp số trong quản lý tài sản xây dựng: Tối ưu hóa công tác bảo trì đường cao tốc dựa trên mô hình dự báo trí tuệ nhân tạo
// Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.
Trong lĩnh vực Quản lý xây dựng, công tác lập kế hoạch bảo trì đường cao tốc theophương pháp truyền thống đang bộc lộ nhiều bất cập, gây lãng phí chi phí vận hành và gia tăng ùn tắc giao thông. Để giải quyết thách thức này, nghiên cứu đề xuất và kiểm chứng thực nghiệm một giải pháp số: mô hình dự báo dựa trên Trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế nhằm tối ưu hóa công tác bảo trì. Giải pháp LSTM được triển khai để dự báo chính xác lưu lượng giao thông trong một nghiên cứu tình huống tại đường cao tốc TP.HCM - Long Thành. Mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu lai (số liệu vận hành và dữ liệu từ video giám sát), đạt kết quả kiểm chứng tốt với sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) là 6.90% và hệ số xác định (R²) là 0.951. Các phân tích mô phỏng, sử dụng kết quả dự báo để tối ưu hóa lịch trình bảo trì, cho thấy tiềm năng tiết kiệm hơn 50% chi phí bảo trì hàng năm và giảm tương ứng tới 30% ùntắc giờ cao điểm. Nghiên cứu này cung cấp luận cứ định lượng thuyết phục cho việc ứng dụng công nghệ số, trao cho các nhà quản lý xây dựng một công cụ dự báo đã được kiểm chứng để nâng cao hiệu quả và tính kinh tế trong công tác quản lý bảo trì hạ tầng, đặc biệt trong bối cảnh phát triển đô thị thông minh.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:0)
|
|
4
|
|
|
5
|
|
|
|
|
|