ProQuest Central
CSDL Springer
CSDL IEEE
Stinet
NXB Xây Dựng
Trí tuệ Nhân tạo (AI)
CHUYÊN NGÀNH
CHUYÊN NGÀNH

Bài báo Giảng viên DTU

Thư mục chuyên đề

CSDL Bài trích Báo - Tạp chí

Trở về
Hiển thị Marc

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