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
- Nghiên cứu ứng dụng hỗn hợp xỉ than, tro bay có gia cố xi măng làm lớp đáy móng trong kết cấu nền - mặt đường ô tô bằng phương pháp thí nghiệm
- Nghiên cứu phát triển vật liệu không nung không cần xi măng - gạch lát vỉa hè từ vật liệu geopolymer
- Ảnh hưởng của hàm lượng nước đến biến dạng co ngót của bê tông sử dụng cát mịn phối trộn cát nghiền trong xây dựng cầu
- Một góc nhìn về kiến trúc cổ điển ở châu Âu thế kỷ 18 và 19, thông qua một số thành tựu của KTS John Nash và KTS Charles Garnier
- Sự tương đồng trong triết lý thiết kế bền vững : từ nhà vườn truyền thống người Việt Tây Nam bộ đến tiêu chuẩn kiến trúc xanh đương đại