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
- Mô phỏng sự phát triển của tảo xanh trên bề mặt vữa xi măng bằng phương pháp học máy
- Comparative evaluation of confinement models for reinforced concrete columns using nonlinear simulations in OpenSees=Đánh giá so sánh các mô hình kiềm chế nở ngang cho cột bê tông cốt thép bằng mô phỏng phi tuyến sử dụng OpenSees
- Ảnh hưởng của phi tuyến hình học tới ứng xử của kết cấu vỏ mỏng giao nhau
- A multilevel image thresholding approach using history-based adaptive differential Evolution with linear population size reduction algorithm
- Automatic time-cost trade-off for construction projects using evolutionary algorithm integrated into a scheduling software program developed with .NET framework