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
- Kết quả điều trị tổn thương thần kinh quay đoạn cánh tay do chấn thương bằng kỹ thuật vi phẫu
- Tỷ lệ, đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng trẻ sơ sinh non tháng thiếu máu tại Bệnh viện Sản Nhi Ninh Bình năm 2025
- Kết quả giảm đau sớm của chườm lạnh kết hợp với phương pháp giảm đau tự kiểm soát trên người bệnh thay khớp háng
- Kĩ thuật bơm bóng động mạch chủ trong can thiệp nội mạch ở người bệnh phình động mạch chủ bụng vỡ tại Viện Tim mạch Việt Nam
- Viêm não tự miễn do kháng thể kháng thụ thể nmda tái phát nhiều lần ở trẻ em : một báo cáo ca bệnh