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
- Phân tích các nhân tố tác động đến nền kinh tế ngầm cấp tỉnh tại Việt Nam : tiếp cận mô hình MIMIC
- Tác động của việc làm trái trình độ tới tiền lương của các cử nhân ngành kinh doanh và quản lý ở Việt Nam
- Quan hệ giữa Non-Fungible Tokens và thị trường chứng khoán Việt Nam
- Tác động của mạng xã hội và trải nghiệm khách hàng tới sự hài lòng, ý định quay trở lại và hành vi truyền miệng về homestay của khách du lịch nội địa
- Ảnh hưởng của sự hài lòng tới ý định mua sắm lặp lại đối với khách hàng gen Z trong lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam : vai trò trung gian của sự tin tưởng





