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 thiết kế mặt cắt ngang hầm đô thị và hầm ngoài đô thị đáp ứng điều kiện an toàn giao thông
- Phân tích ảnh hưởng của liên kết ngang đến dao động của cầu dầm chịu hoạt tải xe di động
- Tổ chức và quản lý hợp đồng dự án Thiết kế - Đấu thầu - Xây dựng
- Study on using rice husk ash from ceramic kiln as a partial alternative for cement in mortar = Nghiên cứu sử dụng tro trấu từ lò nung gốm để thay thế một phần xi măng trong vữa
- Xác định nguyên nhân gây chậm trễ tiến độ trong xây dựng nhà máy công nghiệp : nghiên cứu trường hợp tại Bình Dương, Việt Nam