Xây dựng mô hình học máy được tối ưu hóa bằng thuật toán jellyfish search để dự báo năng suất lao động trên công trường
Tác giả: Võ Huỳnh Kim Chi, Trương Đình Nhật, Nguyễn Thanh Phong, Lê Thị Thùy Linh
Số trang:
Tr. 50-55
Số phát hành:
Tháng 2
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Jellyfish Search, năng suất lao động, mô hình học máy, tối ưu hóa, dự báo
Chủ đề:
Công trình xây dựng
&
Mô hình học máy
Tóm tắt:
Nghiên cứu này trình bày các so sánh và đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy, bao gồm bốn mô hình đơn ANN, SVR, LR, CART và ba mô hình hỗn hợp Voting, Bagging, Stacking.
Tạp chí liên quan
- Ca bệnh hiếm gặp annulaire elastolytic giant cell granuloma : phát hiện mới trên lâm sàng và cơ chế bệnh sinh
- Kết quả điều trị nám má bằng Laser Picosecond YAG 1064 nm tại Bệnh viện Da Liễu Hà Nộ
- Đánh giá kết quả phẫu thuật cholesteatoma bẩm sinh tai giữa giai đoạn potsic III
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và kết quả sớm phẫu thuật u mô đệm dạ dày tại Bệnh viện Hữu Nghị Việt Đức
- Kết quả tạo hình thân đốt sống bằng bơm cement sinh học có bóng qua cuống ở bệnh nhân xẹp đốt sống do loãng xương tại Bệnh viện Hữu Nghị