CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
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
- Nghiên cứu khả năng chống oxy hóa của thiamine (vitamin B1) bằng phương pháp phiếm hàm mật độ (DFT)
- Bàn về những điểm mới của Bộ luật Hình sự 2015 sửa đổi, bổ sung năm 2017 về hình phạt tử hình
- Quá trình công nghiệp hóa ở Nhật Bản dưới thời Minh Trị (1868 - 1912) và một số gợi mở cho công cuộc đổi mới của Việt Nam hiện nay
- Hoàn thiện pháp luật về lao động là người khuyết tật ở Việt Nam hiện nay
- Một số bất cập của pháp luật về trách nhiệm bồi thường thiệt hại khi doanh nghiệp gây ô nhiễm môi trường