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
- Phân hạng nguy hiểm cháy và cháy nổ cho nhà sản xuất có nguy cơ nổ bụi tại Việt Nam
- Ảnh hưởng của đường quan hệ lực cắt - chuyển vị ngang của gối cách chấn đa lớp đến hiệu quả giảm chấn của nhà cách chấn đáy có kết cấu tường gạch
- Nâng cao hiệu quả nhận dạng các tham số dao động dựa trên kỹ thuật tách nguồn mù
- Ảnh hưởng của sườn đứng đến khả năng chịu nén đúng tâm của khối xây bằng gạch đất không nung
- Nguyên nhân phá hủy bề mặt gạch tháp Khương Mỹ và giải pháp hạn chế hư hỏng gạch phục chế, sử dụng gia cường khối xây tháp trong môi trường biển