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
- Xác định các công nghệ trí tuệ nhân tạo thích hợp cho quản lý an toàn tại các dự án cao tầng ở Việt Nam bằng mô hình tham số và phân tích hồi quy đa biến
- Tích hợp dữ liệu đa cảm biến trong khảo sát địa hình và hiện trạng công trình
- Giới thiệu chương trình xử lý kết quả thí nghiệm đất xây dựng GeoLab
- Xây dựng mô hình học máy được tối ưu hóa bằng thuật toán jellyfish search để dự báo năng suất lao động trên công trường
- Nâng cao hiệu quả công tác nghiệm thu công trình trong lĩnh vực giao thông dưới góc nhìn pháp lý





