Phát triển mô hình Bayes động kết hợp thuật toán Markov Chain 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. 79-84
Tên tạp chí:
Xây dựng
Số phát hành:
Số 12
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 Bayes động, thuật toán Markov Chain Monte Carlo, các chỉ số năng lượng bền vững (Sis), ra quyết định lựa chọn nhiều tiêu chí
Chủ đề:
Năng lượng
&
Công trình xây dựng
Tóm tắt:
Nghiên cứu này sẽ vận dụng tính năng vượt trội của mô hình Bayes động (DBM) kết hợp Markov Chain Monte Carlo (MCMC) để xử lý biến thay đổi theo thời gian. Qua đó, giúp người đọc nói chung, cũng như người ra quyết định nói riêng có sự nhìn nhận tổng quát hơn về sự thay đổi vị trí xếp hạng của các nguồn RE theo thời gian. Đồng thời giúp cho ta lựa chọn tối ưu nhất các nguồn RE theo xu hướng phát triển của xã hội.
Tạp chí liên quan
- Hiệu lực của Quyền Hiến định trong lĩnh vực luật tư: Xu thế nghiên cứu trên thế giới và triển vọng ở Việt Nam
- Hoàn thiện pháp luật xử phạt vi phạm hành chính đối với hành vi buôn bán hàng hóa giả mạo nhãn hiệu
- Cảm thức sinh thái trong thơ chữ Hán Việt Nam và Hàn Quốc
- Mờ hóa nhân vật trong Mù lòa của José Saramago và Thành phố bị kết án biến mất của Trần Trọng Vũ từ góc nhìn văn học so sánh
- Bài thơ Tiếng Việt của Lưu Quang Vũ nhìn từ góc độ cấu trúc văn bản