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
- 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
- Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu
- Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng