CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Phát triển mô hình đồ họa bayes tĩnh kết hợp thuật toán monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng
Tác giả: Phạm Vũ Hồng Sơn, Trần Bình Phương Nhân
Số trang:
Tr. 178-184
Tên tạp chí:
Xây dựng
Số phát hành:
Số 11
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Năng lượng tái tạo, người ra quyết định, mô hình đồ họa Bayer tĩnh, thuật toán Monte Carlo, các chỉ số năng lượng bền vững (SIs), ra quyết định lựa chọn nhiều tiêu chí
Chủ đề:
Thuật toán tối ưu
&
Monte Carlo method
Tóm tắt:
Tổng quan về vấn đề nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, phân tích chương trình phát triển năng lượng tái tạo trong thiên niên kỷ hiện đại, các mối quan hệ giữa tính bền vững và các kế hoạch năng lượng tái tạo. Phát triển mô hình SBGMCS để tối ưu việc lựa chọn năng lượng tái tạo.
Tạp chí liên quan
- Khả năng kháng uốn dầm bê tông cốt thép theo tiêu chuẩn TCVN 5574-2018 : so sánh giữa phương pháp tính toán theo nội lực giới hạn và phương pháp tính toán có xét đến ứng xử phi tuyến của cốt thép
- Phân tích ảnh hưởng ăn mòn và giải pháp bảo vệ an toàn cho các tấm phù điêu đồng tại Việt Nam
- Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng
- XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông
- Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn