Zeitschriftenartikel zum Thema „Predictive programming“
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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 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 QuelleLau, Wilfred W. F., und Allan H. K. Yuen. „Predictive Validity of Measures of the Pathfinder Scaling Algorithm on Programming Performance: Alternative Assessment Strategy for Programming Education“. Journal of Educational Computing Research 41, Nr. 2 (September 2009): 227–50. http://dx.doi.org/10.2190/ec.41.2.e.
Der volle Inhalt der QuelleJianwang, Hong, Ricardo A. Ramirez-Mendoza und Ruben Morales-Menendez. „Introducing Dynamic Programming and Persistently Exciting into Data-Driven Model Predictive Control“. Mathematical Problems in Engineering 2021 (25.05.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9915994.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Yanhua, Yuqing Zeng, Zhihua Ai, Chang Wang, Guiyu Wang und Huili Yang. „Predicting Upper Secondary School Students’ Programming Self-efficacy in Tobacco Growing Areas of Southwest China Using Decision Tree Analysis“. Tobacco Regulatory Science 7, Nr. 5 (30.09.2021): 4092–100. http://dx.doi.org/10.18001/trs.7.5.1.185.
Der volle Inhalt der QuelleNeerav Nishant, Nisha Rathore, Vinay Kumar Nassa, Vijay Kumar Dwivedi, Thulasimani T und Surrya Prakash Dillibabu. „Integrating machine learning and mathematical programming for efficient optimization of electric discharge machining technique“. Scientific Temper 14, Nr. 03 (30.09.2023): 859–63. http://dx.doi.org/10.58414/scientifictemper.2023.14.3.46.
Der volle Inhalt der QuelleMaitland, Anson, und John McPhee. „Accelerated Model Predictive Control Using Restricted Quadratic Programming“. IFAC-PapersOnLine 53, Nr. 2 (2020): 7001–6. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.439.
Der volle Inhalt der QuelleAsalkhanov, Petr, Yaroslav Ivanio und Marina Polkovskaya. „CROP YIELD PREDICTIVE MODELS IN PARAMETRIC PROGRAMMING PROBLEMS“. Proceedings of Irkutsk State Technical University 21, Nr. 2 (Februar 2017): 57–66. http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2017-2-57-66.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Haichao, Arnab Maity, Florian Holzapfel und Shengjing Tang. „Model Predictive Convex Programming for Constrained Vehicle Guidance“. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 55, Nr. 5 (Oktober 2019): 2487–500. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2018.2890375.
Der volle Inhalt der QuelleSoufian, Mustapha, David J Sandoz und Majeed Soufian. „Dynamic Programming Approach for Constrained Model Predictive Control“. IFAC Proceedings Volumes 30, Nr. 27 (Oktober 1997): 219–24. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)41184-0.
Der volle Inhalt der QuelleGrosman, Benyamin, und Daniel R. Lewin. „Automated nonlinear model predictive control using genetic programming“. Computers & Chemical Engineering 26, Nr. 4-5 (Mai 2002): 631–40. http://dx.doi.org/10.1016/s0098-1354(01)00780-3.
Der volle Inhalt der QuelleSaffer, Daniel R., und Francis J. Doyle. „Analysis of linear programming in model predictive control“. Computers & Chemical Engineering 28, Nr. 12 (November 2004): 2749–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2004.08.007.
Der volle Inhalt der QuelleBubnic, Bostjan, Marjan Mernik und Tomaž Kosar. „Exploring the Predictive Potential of Complex Problem-Solving in Computing Education: A Case Study in the Introductory Programming Course“. Mathematics 12, Nr. 11 (24.05.2024): 1655. http://dx.doi.org/10.3390/math12111655.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Sheng, Pingzhi Hou und Hongbo Zou. „An improved constrained predictive functional control for industrial processes: A chamber pressure process study“. Measurement and Control 53, Nr. 5-6 (17.02.2020): 833–40. http://dx.doi.org/10.1177/0020294019881739.
Der volle Inhalt der QuelleBai, Yanyang, und Xuesheng Zhang. „Prediction Model of Football World Cup Championship Based on Machine Learning and Mobile Algorithm“. Mobile Information Systems 2021 (13.09.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1875060.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Junho, und Hyuk-Jun Chang. „Multi-parametric model predictive control for autonomous steering using an electric power steering system“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering 233, Nr. 13 (22.01.2019): 3391–402. http://dx.doi.org/10.1177/0954407018824773.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Zhaohong, Jia Huang, Caixue Chen und Seiji Fukushima. „Design of Prediction-Based Controller for Networked Control Systems with Packet Dropouts and Time-Delay“. Mathematical Problems in Engineering 2022 (31.01.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9437955.
Der volle Inhalt der QuelleMcCarl, Bruce A., und Jeffrey Apland. „Validation of Linear Programming Models“. Journal of Agricultural and Applied Economics 18, Nr. 2 (Dezember 1986): 155–64. http://dx.doi.org/10.1017/s0081305200006208.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Binyu, Yulong Lei, Yao Fu und Xiaohu Geng. „Research on gear decision method of commercial vehicle based on predictive road information“. Advances in Mechanical Engineering 14, Nr. 7 (Juli 2022): 168781322211145. http://dx.doi.org/10.1177/16878132221114594.
Der volle Inhalt der QuelleJianhong, Wang, und Ricardo A. Ramirez-Mendoza. „Application of Interval Predictor Model Into Model Predictive Control“. WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS 20 (06.01.2022): 331–43. http://dx.doi.org/10.37394/23202.2021.20.38.
Der volle Inhalt der QuelleBartlett, Roscoe A., Lorenz T. Biegler, Johan Backstrom und Vipin Gopal. „Quadratic programming algorithms for large-scale model predictive control“. Journal of Process Control 12, Nr. 7 (Oktober 2002): 775–95. http://dx.doi.org/10.1016/s0959-1524(02)00002-1.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Y. I., und B. Kouvaritakis. „A linear programming approach to constrained robust predictive control“. IEEE Transactions on Automatic Control 45, Nr. 9 (2000): 1765–70. http://dx.doi.org/10.1109/9.880645.
Der volle Inhalt der QuelleHuppertz, Berthold. „Maternal–fetal interactions, predictive markers for preeclampsia, and programming“. Journal of Reproductive Immunology 108 (April 2015): 26–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.jri.2014.11.003.
Der volle Inhalt der QuelleBrand, Matthew, Vijay Shilpiekandula, Chen Yao, Scott A. Bortoff, Takehiro Nishiyama, Shoji Yoshikawa und Takashi Iwasaki. „A Parallel Quadratic Programming Algorithm for Model Predictive Control“. IFAC Proceedings Volumes 44, Nr. 1 (Januar 2011): 1031–39. http://dx.doi.org/10.3182/20110828-6-it-1002.03222.
Der volle Inhalt der QuelleBoiroux, Dimitri, und John Bagterp Jørgensen. „Sequential ℓ1 Quadratic Programming for Nonlinear Model Predictive Control“. IFAC-PapersOnLine 52, Nr. 1 (2019): 474–79. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.06.107.
Der volle Inhalt der QuellePistikopoulos, E. N. „Perspectives in multiparametric programming and explicit model predictive control“. AIChE Journal 55, Nr. 8 (August 2009): 1918–25. http://dx.doi.org/10.1002/aic.11965.
Der volle Inhalt der QuelleDalinghaus, Charline, Giovanni Coco und Pablo Higuera. „A predictive equation for wave setup using genetic programming“. Natural Hazards and Earth System Sciences 23, Nr. 6 (16.06.2023): 2157–69. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-23-2157-2023.
Der volle Inhalt der QuelleThube, Komal Bhaskar. „Prophecy on Programming Language using Machine Learning Algorithms“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. VI (30.06.2021): 3699–706. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.35746.
Der volle Inhalt der QuelleTodini, E. „The role of predictive uncertainty in the operational management of reservoirs“. Proceedings of the International Association of Hydrological Sciences 364 (16.09.2014): 118–22. http://dx.doi.org/10.5194/piahs-364-118-2014.
Der volle Inhalt der QuelleBaig, Ulfat, Prajakta Belsare, Milind Watve und Maithili Jog. „Can Thrifty Gene(s) or Predictive Fetal Programming for Thriftiness Lead to Obesity?“ Journal of Obesity 2011 (2011): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2011/861049.
Der volle Inhalt der QuelleŁawryńczuk, Maciej, und Piotr Tatjewski. „Nonlinear predictive control based on neural multi-models“. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 20, Nr. 1 (01.03.2010): 7–21. http://dx.doi.org/10.2478/v10006-010-0001-y.
Der volle Inhalt der QuelleAnkala*, Dr Krishna Mohan, und Jyothirmai Kanigolla. „Railway Infrastructure and Traveller usage Prediction and Rendering Solutions“. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering 8, Nr. 12 (30.10.2019): 915–17. http://dx.doi.org/10.35940/ijitee.j9296.0981119.
Der volle Inhalt der QuelleBulhakova, Olha, Yuliia Ulianovska, Victoria Kostenko und Tatyana Rudyanova. „Consideration of the possibilities of applying machine learning methods for data analysis when promoting services to bank's clients“. Technology audit and production reserves 4, Nr. 2(66) (11.08.2022): 14–18. http://dx.doi.org/10.15587/2706-5448.2022.262562.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Wen Tao, Rui Feng An und Bin Wu. „The Application of Global Forecast Function in the Power System Load Forecasting Software Development“. Applied Mechanics and Materials 313-314 (März 2013): 1347–52. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.313-314.1347.
Der volle Inhalt der QuelleHao, Jinna, Shumin Ruan und Wei Wang. „Model Predictive Control Based Energy Management Strategy of Series Hybrid Electric Vehicles Considering Driving Pattern Recognition“. Electronics 12, Nr. 6 (16.03.2023): 1418. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061418.
Der volle Inhalt der QuelleZou, Hongbo, und Limin Wang. „An improved constrained dynamic matrix control for temperature in an industrial coke furnace“. Measurement and Control 52, Nr. 5-6 (15.04.2019): 409–17. http://dx.doi.org/10.1177/0020294019838589.
Der volle Inhalt der QuelleBozorg-Haddad, Omid, Mohammad Delpasand und Hugo A. Loáiciga. „Self-optimizer data-mining method for aquifer level prediction“. Water Supply 20, Nr. 2 (31.12.2019): 724–36. http://dx.doi.org/10.2166/ws.2019.204.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Enyong, Fumin Wei, Changbo Lin, Yanmei Meng, Jihong Zhu und Xin Liu. „Model predictive control-based energy management strategy with vehicle speed prediction for hybrid electric vehicles“. AIP Advances 12, Nr. 7 (01.07.2022): 075019. http://dx.doi.org/10.1063/5.0098223.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhen, Pei Zhao, Chen Li, Fuyi Li, Dongxu Xiang, Yong-Zi Chen, Tatsuya Akutsu et al. „iLearnPlus: a comprehensive and automated machine-learning platform for nucleic acid and protein sequence analysis, prediction and visualization“. Nucleic Acids Research 49, Nr. 10 (28.02.2021): e60-e60. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkab122.
Der volle Inhalt der QuelleLeong, H. Y., D. E. L. Ong, J. G. Sanjayan und A. Nazari. „A genetic programming predictive model for parametric study of factors affecting strength of geopolymers“. RSC Advances 5, Nr. 104 (2015): 85630–39. http://dx.doi.org/10.1039/c5ra16286f.
Der volle Inhalt der QuelleBemporad, A., F. Borrelli und M. Morari. „Model predictive control based on linear programming - the explicit solution“. IEEE Transactions on Automatic Control 47, Nr. 12 (Dezember 2002): 1974–85. http://dx.doi.org/10.1109/tac.2002.805688.
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