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
- Một số định hướng tiêu chí nông thôn mới giai đoạn 2026 - 2030, tầm nhìn đến năm 2045 về lĩnh vực quy hoạch và cơ sở hạ tầng nông thôn
- Lồng ghép kinh tế tuần hoàn trong xây dựng nông thôn mới ở Việt Nam
- Kinh nghiệm tích hợp quy hoạch môi trường của Trung Qquốc hướng tới nông thôn xanh, tương lai bền vững
- Ô nhiễm không khí từ nông nghiệp : thách thức toàn cầu và định hướng hành động
- Đánh giá khả năng xử lý chất kháng sinh Tetracycline trong nước bằng than hoạt tính được tổng hợp từ cây lục bình