Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Predictive programming“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Predictive programming"
de Madrid, A. P., S. Dormido, F. Morilla und L. Grau. „Dynamic Programming Predictive Control“. IFAC Proceedings Volumes 29, Nr. 1 (Juni 1996): 1721–26. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)57917-3.
Der volle Inhalt der QuelleKulcsár, Zsuzsanna, János Nagy und Mária Nábrády. „Hemisphericity and predictive motor programming“. International Journal of Psychophysiology 11, Nr. 1 (Juli 1991): 49. http://dx.doi.org/10.1016/0167-8760(91)90209-g.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Haotian, Jianming Du, Dongliang Ke, Yingjie He, Fengxiang Wang, Christoph Hackl, José Rodríguez und Ralph Kennel. „Multistep Model Predictive Control for Electrical Drives—A Fast Quadratic Programming Solution“. Symmetry 14, Nr. 3 (21.03.2022): 626. http://dx.doi.org/10.3390/sym14030626.
Der volle Inhalt der QuelleRao, Christopher V., und James B. Rawlings. „Linear programming and model predictive control“. Journal of Process Control 10, Nr. 2-3 (April 2000): 283–89. http://dx.doi.org/10.1016/s0959-1524(99)00034-7.
Der volle Inhalt der QuelleRodríguez, Arturo, und Joaquín Trigueros. „Forecasting and forecast-combining of quarterly earnings-per-share via genetic programming“. Estudios de Administración 15, Nr. 2 (04.02.2020): 47. http://dx.doi.org/10.5354/0719-0816.2008.56413.
Der volle Inhalt der QuelleBabu, Mr M. Jeevan. „Mental Health Prediction Using Catboost Algorithm“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 3 (31.03.2024): 3449–53. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.59219.
Der volle Inhalt der QuelleJianhong, Wang. „Dynamic Programming in Data Driven Model Predictive Control?“ WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS 20 (21.07.2021): 170–77. http://dx.doi.org/10.37394/23202.2021.20.19.
Der volle Inhalt der QuelleDixon, Kevin R., John M. Dolan und Pradeep K. Khosla. „Predictive Robot Programming: Theoretical and Experimental Analysis“. International Journal of Robotics Research 23, Nr. 9 (September 2004): 955–73. http://dx.doi.org/10.1177/0278364904044401.
Der volle Inhalt der QuelleDavidson, Curt, und Alan Ewert. „College Student Commitment and Outdoor Orientation Programming“. Journal of Experiential Education 43, Nr. 3 (01.06.2020): 299–316. http://dx.doi.org/10.1177/1053825920923709.
Der volle Inhalt der QuelleOhmori, Shunichi. „A Predictive Prescription Using Minimum Volume k-Nearest Neighbor Enclosing Ellipsoid and Robust Optimization“. Mathematics 9, Nr. 2 (07.01.2021): 119. http://dx.doi.org/10.3390/math9020119.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Predictive programming"
König, Rikard. „Enhancing genetic programming for predictive modeling“. Doctoral thesis, Högskolan i Borås, Institutionen Handels- och IT-högskolan, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hb:diva-3689.
Der volle Inhalt der QuelleAvhandling för teknologie doktorsexamen i datavetenskap, som kommer att försvaras offentligt tisdagen den 11 mars 2014 kl. 13.15, M404, Högskolan i Borås. Opponent: docent Niklas Lavesson, Blekinge Tekniska Högskola, Karlskrona.
Buerger, Johannes Albert. „Fast model predictive control“. Thesis, University of Oxford, 2013. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:6e296415-f02c-4bc2-b171-3bee80fc081a.
Der volle Inhalt der QuelleFreiwat, Sami, und Lukas Öhlund. „Fuel-Efficient Platooning Using Road Grade Preview Information“. Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för systemteknik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-270263.
Der volle Inhalt der QuelleFelipe, Dominguez Luis Felipe Dominguez. „Advances in multiparametric nonlinear programming & explicit model predictive control“. Thesis, Imperial College London, 2011. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.536023.
Der volle Inhalt der QuelleRivotti, Pedro. „Multi-parametric programming and explicit model predictive control of hybrid systems“. Thesis, Imperial College London, 2013. http://hdl.handle.net/10044/1/24432.
Der volle Inhalt der QuelleBennett, Andrew David. „Using genetic programming to learn predictive models from spatio-temporal data“. Thesis, University of Leeds, 2010. http://etheses.whiterose.ac.uk/1376/.
Der volle Inhalt der QuelleJonsson, Johan. „Fuel Optimized Predictive Following in Low Speed Conditions“. Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2003. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-1937.
Der volle Inhalt der QuelleThe situation when driving in dense traffic and at low speeds is called Stop and Go. A controller for automatic following of the car in front could under these conditions reduce the driver's workload and keep a safety distance to the preceding vehicle through different choices of gear and engine torque. The aim of this thesis is to develop such a controller, with an additional focus on lowering the fuel consumption. With help of GPS, 3D-maps and sensors information about the slope of the road and the preceding vehicle can be obtained. Using this information the controller is able to predict future possible control actions and an optimization algorithm can then find the best inputs with respect to some criteria. The control method used is Model Predictive Control (MPC) and as the name indicate a model of the control object is required for the prediction. To find the optimal sequence of inputs, the optimization method Dynamic Programming choose the one which lead to the lowest fuel consumption and satisfactory following. Simulations have been made using a reference trajectory which was measured in a real traffic jam. The simulations show that it is possible to follow the preceding vehicle in a good way and at the same time reduce the fuel consumption with approximately 3 %.
Andersson, Emma. „Intuitive Mission Handling with Automatic Route Re-planning using Model Predictive Control“. Thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-80638.
Der volle Inhalt der QuelleSystemet för uppdragshantering i stridsflygplanet Gripen, och i dess markstödsystem, består bland annat av uppdragsplanering, skapande av uppdragspunkter och möjligheter att validera utförda uppdrag. Systemet är komplext och exempelvis växer antalet uppdragspunkter med omvärldens ökande krav och behov. Detta examensarbete presenterar förslag till förenklingar och förbättringar i uppdragshanteringssystemet, för att göra det mer intuitivt och användarvänligt. Som grund för förslagen har intervjuer med piloter från Saab, TUJAS och FMV gjorts, för att samla in åsikter och idéer från de som använder systemet och har bred kunskap om det. En förbättring är en möjlighet till online automatisk omplanering av uppdragsrutten vid hinder. MPC (modellbaserad prediktionsreglering) har använts för att estimera den dynamiska fiendens flygväg, och beräkna en ny rutt till nästa uppdragspunkt som inte ligger i konflikt med den estimerade vägen för hindret. Detta system har implementerats i Matlab och konceptet demonstreras med olika testscenarion där prestandaparametrar (prediktionshorisont och straff i kostnadsfunktionen) för regulatorn varieras, och stationära och rörliga hinder induceras.
AL_Sheakh, Ameen Nael [Verfasser]. „Programming and Industrial Control, Model-Based Predictive Control of 3-Level Inverters / Nael AL_Sheakh Ameen“. Wuppertal : Universitätsbibliothek Wuppertal, 2012. http://d-nb.info/1022901303/34.
Der volle Inhalt der QuelleJonsson, Holm Erik. „Predictive Energy Management of Long-Haul Hybrid Trucks : Using Quadratic Programming and Branch-and-Bound“. Thesis, Linköpings universitet, Fordonssystem, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-178224.
Der volle Inhalt der QuelleBücher zum Thema "Predictive programming"
author, Mayor Eric, und Forte Rui Miguel author, Hrsg. R: Predictive analysis : master the art of predictive modeling. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2017.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNitin, Indurkhya, und Zhang Tong 1971-, Hrsg. Fundamentals of predictive text mining. London: Springer-Verlag, 2010.
Den vollen Inhalt der Quelle findenLearning data mining with Python: Harness the power of Python to analyze data and create insightful predictive models. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2015.
Den vollen Inhalt der Quelle findenC, Georgiadis Michael, Pistikopoulos Efstratios N und Dua Vivek, Hrsg. Multi-parametric model-based control: Theory and applications. Weinheim: Wiley-VCH, 2007.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFahringer, Thomas. Automatic performance prediction of parallel programs. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHyslop, William F. Performance prediction of relational database management systems. Toronto: Computer Systems Research Institute, University of Toronto, 1991.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFahringer, Thomas. Automatic Performance Prediction of Parallel Programs. Boston, MA: Springer US, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenR, Horn J., und United States. National Aeronautics and Space Administration. Scientific and Technical Information Division., Hrsg. Geometric programming prediction of design trends for OMV protective structures. [Washington, D.C.]: National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Division, 1990.
Den vollen Inhalt der Quelle findenRauscher, Harold M. The microcomputer scientific software series 4: Testing prediction accuracy. St. Paul, Minn: U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, North Central Forest Experiment Station, 1986.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBrown, Robert Goodell. Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. Mineola, NY: Dover Publications, 2004.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBuchteile zum Thema "Predictive programming"
Grancharova, Alexandra, und Tor Arne Johansen. „Multi-parametric Programming“. In Explicit Nonlinear Model Predictive Control, 1–37. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-28780-0_1.
Der volle Inhalt der QuelleMathavaraj, S., und Radhakant Padhi. „Model Predictive Static Programming“. In Satellite Formation Flying, 111–38. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-9631-5_7.
Der volle Inhalt der QuelleFerreira, Carlos Abreu, João Gama und Vítor Santos Costa. „Predictive Sequence Miner in ILP Learning“. In Inductive Logic Programming, 130–44. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31951-8_15.
Der volle Inhalt der QuelleSaerens, Bart, Moritz Diehl und Eric Van den Bulck. „Optimal Control Using Pontryagin’s Maximum Principle and Dynamic Programming“. In Automotive Model Predictive Control, 119–38. London: Springer London, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84996-071-7_8.
Der volle Inhalt der QuelleMarathe, Madhav V. „Towards a Predictive Computational Complexity Theory“. In Automata, Languages and Programming, 22–31. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45465-9_2.
Der volle Inhalt der QuelleKirches, Christian. „Constrained Nonlinear Programming“. In Fast Numerical Methods for Mixed-Integer Nonlinear Model-Predictive Control, 61–87. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-8202-8_4.
Der volle Inhalt der QuelleZavala, Victor M., und Lorenz T. Biegler. „Nonlinear Programming Strategies for State Estimation and Model Predictive Control“. In Nonlinear Model Predictive Control, 419–32. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01094-1_33.
Der volle Inhalt der QuelleŠourek, Gustav, Suresh Manandhar, Filip Železný, Steven Schockaert und Ondřej Kuželka. „Learning Predictive Categories Using Lifted Relational Neural Networks“. In Inductive Logic Programming, 108–19. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-63342-8_9.
Der volle Inhalt der QuelleGrüne, Lars. „Dynamic Programming, Optimal Control and Model Predictive Control“. In Handbook of Model Predictive Control, 29–52. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-77489-3_2.
Der volle Inhalt der QuelleTamaddoni-Nezhad, Alireza, David Bohan, Alan Raybould und Stephen Muggleton. „Towards Machine Learning of Predictive Models from Ecological Data“. In Inductive Logic Programming, 154–67. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-23708-4_11.
Der volle Inhalt der QuelleKonferenzberichte zum Thema "Predictive programming"
Dantas, Danilo Medeiros, Jucelio Soares dos Santos, Kézia de Vasconcelos Oliveira Dantas, Wilkerson L. Andrade, João Brunet und Monilly Ramos Araujo Melo. „Screening Programming’s Reliability to Measure Predictive Programming Skills“. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/sbie.2023.235112.
Der volle Inhalt der QuelleMeadows, E. S. „Dynamic programming and model predictive control“. In Proceedings of 16th American CONTROL Conference. IEEE, 1997. http://dx.doi.org/10.1109/acc.1997.610861.
Der volle Inhalt der QuelleBeeri, Catriel, und Tova Milo. „Functional and predictive programming in OODB's“. In the eleventh ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART symposium. New York, New York, USA: ACM Press, 1992. http://dx.doi.org/10.1145/137097.137863.
Der volle Inhalt der QuelleNewsom, David K., Sardar F. Azari, Ahmad Anbar und Tarek El-Ghazawi. „Predictive energy management techniques for PGAS programming“. In 2013 ACS International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/aiccsa.2013.6616462.
Der volle Inhalt der QuelleMorgenstern, Dimitri, Daniel Gorges und Andreas Wirsen. „Obtaining a Stabilizing Prediction Horizon in Quadratic Programming Model Predictive Control“. In 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/cdc40024.2019.9030254.
Der volle Inhalt der QuelleChisci, L. „Stabilising predictive control: static vs dynamic programming approach“. In UKACC International Conference on Control. Control '96. IEE, 1996. http://dx.doi.org/10.1049/cp:19960752.
Der volle Inhalt der QuelleEggimann, Marc-Andre, Oscar D. Crisalle und Roland Longchamp. „A Linear-Programming Predictive Controller with Variable Horizon“. In 1992 American Control Conference. IEEE, 1992. http://dx.doi.org/10.23919/acc.1992.4792372.
Der volle Inhalt der QuelleCui, Hairong, Wei Wang und Xiangjie Liu. „Robust model predictive control based on linear programming“. In 2011 2nd International Conference on Intelligent Control and Information Processing (ICICIP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icicip.2011.6008405.
Der volle Inhalt der QuelleAmezquita-Brooks, Luis, und Jesus Liceaga-Castro. „A simple non-windup linear programming predictive controller“. In Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference (CERMA 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cerma.2007.4367668.
Der volle Inhalt der QuelleCalafiore, G. C., und L. Fagiano. „Robust model predictive control via random convex programming“. In 2011 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference (CDC-ECC 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2011.6160548.
Der volle Inhalt der QuelleBerichte der Organisationen zum Thema "Predictive programming"
Fogel, Lawrence J., und David Fogel. Artificial Intelligence through Evolutionary Programming: Prediction and Identification. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada171544.
Der volle Inhalt der QuelleNeely, Christopher J., und Paul A. Weller. Predicting Exchange Rate Volatility: Genetic Programming vs. GARCH and Risk Metrics™. Federal Reserve Bank of St. Louis, 2001. http://dx.doi.org/10.20955/wp.2001.009.
Der volle Inhalt der QuelleShaw, Alan C. Specifying, Predicting, and Verifying the Timing Properties of Hard- Real-Time Programming Languages and Systems. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, Juni 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada257296.
Der volle Inhalt der QuelleBednall, Timothy. A Gentle Introduction to Python. Instats Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.61700/ywg7hgz3gf12y469.
Der volle Inhalt der QuelleBednall, Timothy. A Gentle Introduction to Python. Instats Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.61700/oma5ikdj8xru1469.
Der volle Inhalt der QuelleBednall, Timothy. A Gentle Introduction to R. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/nkdwj37n3trpc469.
Der volle Inhalt der QuelleBednall, Timothy. A Gentle Introduction to R. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/8851t6mqarw95469.
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