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Van Quan TRAN; Hai-Van Thi MAI; Thuy-Anh NGUYEN; Hai-Bang LY
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第7期 页码 928-945 doi: 10.1007/s11709-022-0837-x
关键词: compressive strength self-compacting concrete machine learning techniques particle swarm optimization extreme gradient boosting
机器学习和数据驱动算法在智慧发电系统中的应用——一种不确定性处理的视角 Review
孙立, Fengqi You
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1239-1247 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.020
由于人们对气候变化和环境保护的日益关注,智慧发电已成为常规火力发电厂和可再生能源系统经济安全运行的关键。面对日益增长的系统规模及其各种不确定性,传统的基于模型的第一定律方法已难以满足系统控制的要求。机器学习(ML)和数据驱动控制(DDC)技术的蓬勃发展为这些传统方法提供了一种替代方案。本文回顾了机器学习和数据驱动控制技术在发电系统监测、控制、优化和故障检测方面的典型应用,特别着重于揭示这些方法在评价、消除或耐受相关不确定性影响方面的作用。本文为智慧发电控制技术提供了一个从调节层到规划层的总体视角,分别从可见性、机动性、灵活性、经济性和安全性(简称“五性”)方面对机器学习和数据驱动控制技术的优势进行阐释。最后,对未来研究和应用进行了展望。
Spatial prediction of soil contamination based on machine learning: a review
《环境科学与工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第8期 doi: 10.1007/s11783-023-1693-1
● A review of machine learning (ML) for spatial prediction of soil contamination.
关键词: Soil contamination Machine learning Prediction Spatial distribution
Elucidate long-term changes of ozone in Shanghai based on an integrated machine learning method
《环境科学与工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第11期 doi: 10.1007/s11783-023-1738-5
● A novel integrated machine learning method to analyze O3 changes is proposed.
State-of-the-art applications of machine learning in the life cycle of solid waste management
《环境科学与工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第4期 doi: 10.1007/s11783-023-1644-x
● State-of-the-art applications of machine learning (ML) in solid waste (SW) is presented.
关键词: Machine learning (ML) Solid waste (SW) Bibliometrics SW management Energy utilization Life cycle
《化学科学与工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第2期 页码 183-197 doi: 10.1007/s11705-021-2073-7
关键词: machine learning flowsheet simulations constraints exploration
Evaluation and prediction of slope stability using machine learning approaches
《结构与土木工程前沿(英文)》 2021年 第15卷 第4期 页码 821-833 doi: 10.1007/s11709-021-0742-8
关键词: slope stability factor of safety regression machine learning repeated cross-validation
Machine learning in building energy management: A critical review and future directions
《工程管理前沿(英文)》 2022年 第9卷 第2期 页码 239-256 doi: 10.1007/s42524-021-0181-1
关键词: building energy management machine learning integrated framework knowledge evolution
Big data and machine learning: A roadmap towards smart plants
《工程管理前沿(英文)》 页码 623-639 doi: 10.1007/s42524-022-0218-0
关键词: big data machine learning artificial intelligence smart sensor cyber–physical system Industry 4.0 intelligent system digitalization
埋入式传感、图像处理技术和机器学习方法在路面监测与分析中应用的最新研究进展 Review
侯越, 李秋晗, 张晨, 陆国阳, 叶周景, 陈逸涵, 汪林兵, 曹丹丹
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第6期 页码 845-856 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.030
在现代交通系统中,道路作为车辆和行人使用频率最高的民用基础设施之一,其服役状况和使用寿命直接影响通行体验和效率。因此,在路面发生不可逆损伤之前进行路面健康监测和及时养护,对于保障公共交通服务质量以及通行安全至关重要。通过路面结构动力响应监测和路面状况评估可有效表征路面损伤状况。埋入式传感器、图像处理和机器学习是目前常用的三种路面结构动力响应监测技术和分析方法。本文综述了近年来上述三种技术在路面工程中的应用现状,并阐述了这些技术在未来路面工程监测与分析中的发展方向。
《环境科学与工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第6期 doi: 10.1007/s11783-023-1677-1
● MSWNet was proposed to classify municipal solid waste.
关键词: Municipal solid waste sorting Deep residual network Transfer learning Cyclic learning rate Visualization
Development of machine learning multi-city model for municipal solid waste generation prediction
《环境科学与工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第9期 doi: 10.1007/s11783-022-1551-6
● A database of municipal solid waste (MSW) generation in China was established.
关键词: Municipal solid waste Machine learning Multi-cities Gradient boost regression tree
Predicting the elemental compositions of solid waste using ATR-FTIR and machine learning
《环境科学与工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第10期 doi: 10.1007/s11783-023-1721-1
● A method based on ATR-FTIR and ML was developed to predict CHNS contents in waste.
关键词: Elemental composition Infrared spectroscopy Machine learning Moisture interference Solid waste Spectral noise
Machine learning modeling identifies hypertrophic cardiomyopathy subtypes with genetic signature
《医学前沿(英文)》 2023年 第17卷 第4期 页码 768-780 doi: 10.1007/s11684-023-0982-1
关键词: machine learning methods hypertrophic cardiomyopathy genetic risk
Machine learning for fault diagnosis of high-speed train traction systems: A review
《工程管理前沿(英文)》 doi: 10.1007/s42524-023-0256-2
关键词: high-speed train traction systems machine learning fault diagnosis
标题 作者 时间 类型 操作
Assessment of different machine learning techniques in predicting the compressive strength of self-compacting
Van Quan TRAN; Hai-Van Thi MAI; Thuy-Anh NGUYEN; Hai-Bang LY
期刊论文
Elucidate long-term changes of ozone in Shanghai based on an integrated machine learning method
期刊论文
Using machine learning models to explore the solution space of large nonlinear systems underlying flowsheet
期刊论文
MSWNet: A visual deep machine learning method adopting transfer learning based upon ResNet 50 for municipal
期刊论文
Development of machine learning multi-city model for municipal solid waste generation prediction
期刊论文
Machine learning modeling identifies hypertrophic cardiomyopathy subtypes with genetic signature
期刊论文