探索医疗设施能源预测的人工智能方法:深入扩展系统综述
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。医院能耗预测的机器学习和人工智能技术涉及多种数据输入,如入住情况和气象数据,部分研究对数据选择不够深入,时间动态、操作状态和预处理方法等方面仍有待研究,深度学习模型如人工神经网络显示出潜力但也带来了可解释性和计算需求方面的挑战,结果凸显了人工智能在优化医院能耗方面的巨大潜力,同时也强调了需要更全面细致的研究。未来研究的关键领域包括优化人工神经网络方法、新的优化和数据整合技术、将实时数据纳入智...
医院能耗预测的机器学习和人工智能技术有潜力,但需要更深入的数据选择和研究。人工神经网络是一种潜力巨大的深度学习模型,但也面临可解释性和计算需求的挑战。未来研究应优化神经网络方法,整合数据技术,实时纳入智能能源管理系统,并关注长期能源预测。