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
- Phát triển nhà ở xanh và thay đổi tư duy quy hoạch, quản lý hệ sinh thái lưu vực sông tại các đô thị Việt Nam
- Hạ tầng xanh trong đô thị : kinh nghiệm quốc tế, thực trạng và giải pháp cho các đô thị ứng phó với biến đổi khí hậu
- Hiện trạng quản lý chất thải nhựa và ô nhiễm vi nhựa ở Đông Nam Á
- Tổng hợp các công cụ kiểm soát phát triển đô thị ở Việt Nam
- Mô hình phát triển và các thách thức suy giảm trung tâm đô thị tại các đô thị trung bình ở Pháp