Zeitschriftenartikel zum Thema „Predictive uncertainty quantification“
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Cacuci, Dan Gabriel. „Sensitivity Analysis, Uncertainty Quantification and Predictive Modeling of Nuclear Energy Systems“. Energies 15, Nr. 17 (01.09.2022): 6379. http://dx.doi.org/10.3390/en15176379.
Der volle Inhalt der QuelleCsillag, Daniel, Lucas Monteiro Paes, Thiago Ramos, João Vitor Romano, Rodrigo Schuller, Roberto B. Seixas, Roberto I. Oliveira und Paulo Orenstein. „AmnioML: Amniotic Fluid Segmentation and Volume Prediction with Uncertainty Quantification“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 15494–502. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26837.
Der volle Inhalt der QuelleLew, Jiann-Shiun, und Jer-Nan Juang. „Robust Generalized Predictive Control with Uncertainty Quantification“. Journal of Guidance, Control, and Dynamics 35, Nr. 3 (Mai 2012): 930–37. http://dx.doi.org/10.2514/1.54510.
Der volle Inhalt der QuelleKarimi, Hamed, und Reza Samavi. „Quantifying Deep Learning Model Uncertainty in Conformal Prediction“. Proceedings of the AAAI Symposium Series 1, Nr. 1 (03.10.2023): 142–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v1i1.27492.
Der volle Inhalt der QuelleAkitaya, Kento, und Masaatsu Aichi. „Land Subsidence Model Inversion with the Estimation of Both Model Parameter Uncertainty and Predictive Uncertainty Using an Evolutionary-Based Data Assimilation (EDA) and Ensemble Model Output Statistics (EMOS)“. Water 16, Nr. 3 (28.01.2024): 423. http://dx.doi.org/10.3390/w16030423.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Rishabh, und Jose C. Principe. „Toward a Kernel-Based Uncertainty Decomposition Framework for Data and Models“. Neural Computation 33, Nr. 5 (13.04.2021): 1164–98. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01372.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Peng, und Nicholas Zabaras. „Adaptive Locally Weighted Projection Regression Method for Uncertainty Quantification“. Communications in Computational Physics 14, Nr. 4 (Oktober 2013): 851–78. http://dx.doi.org/10.4208/cicp.060712.281212a.
Der volle Inhalt der QuelleOmagbon, Jericho, John Doherty, Angus Yeh, Racquel Colina, John O'Sullivan, Julian McDowell, Ruanui Nicholson, Oliver J. Maclaren und Michael O'Sullivan. „Case studies of predictive uncertainty quantification for geothermal models“. Geothermics 97 (Dezember 2021): 102263. http://dx.doi.org/10.1016/j.geothermics.2021.102263.
Der volle Inhalt der QuelleNitschke, C. T., P. Cinnella, D. Lucor und J. C. Chassaing. „Model-form and predictive uncertainty quantification in linear aeroelasticity“. Journal of Fluids and Structures 73 (August 2017): 137–61. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfluidstructs.2017.05.007.
Der volle Inhalt der QuelleMirzayeva, A., N. A. Slavinskaya, M. Abbasi, J. H. Starcke, W. Li und M. Frenklach. „Uncertainty Quantification in Chemical Modeling“. Eurasian Chemico-Technological Journal 20, Nr. 1 (31.03.2018): 33. http://dx.doi.org/10.18321/ectj706.
Der volle Inhalt der QuelleAlbi, Giacomo, Lorenzo Pareschi und Mattia Zanella. „Uncertainty Quantification in Control Problems for Flocking Models“. Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2015/850124.
Der volle Inhalt der QuelleKumar, Bhargava, Tejaswini Kumar, Swapna Nadakuditi, Hitesh Patel und Karan Gupta. „Comparing Conformal and Quantile Regression for Uncertainty Quantification: An Empirical Investigation“. International Journal of Computing and Engineering 5, Nr. 5 (27.05.2024): 1–8. http://dx.doi.org/10.47941/ijce.1925.
Der volle Inhalt der QuelleGorle, Catherine. „Improving the predictive capability of building simulations using uncertainty quantification“. Science and Technology for the Built Environment 28, Nr. 5 (28.05.2022): 575–76. http://dx.doi.org/10.1080/23744731.2022.2079261.
Der volle Inhalt der QuelleDelottier, Hugo, John Doherty und Philip Brunner. „Data space inversion for efficient uncertainty quantification using an integrated surface and sub-surface hydrologic model“. Geoscientific Model Development 16, Nr. 14 (26.07.2023): 4213–31. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-16-4213-2023.
Der volle Inhalt der QuelleGerber, Eric A. E., und Bruce A. Craig. „A mixed effects multinomial logistic-normal model for forecasting baseball performance“. Journal of Quantitative Analysis in Sports 17, Nr. 3 (06.01.2021): 221–39. http://dx.doi.org/10.1515/jqas-2020-0007.
Der volle Inhalt der QuelleWells, S., A. Plotkowski, J. Coleman, M. Rolchigo, R. Carson und M. J. M. Krane. „Uncertainty quantification for computational modelling of laser powder bed fusion“. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 1281, Nr. 1 (01.05.2023): 012024. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1281/1/012024.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Junwei, Xiao Liu, Xiaoxu Niu, Yankun Wang, Tao Wen, Junrong Zhang und Zongxing Zou. „Forecasting of Landslide Displacement Using a Probability-Scheme Combination Ensemble Prediction Technique“. International Journal of Environmental Research and Public Health 17, Nr. 13 (03.07.2020): 4788. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17134788.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Jinchao, Joshua L. Lansford, Markos A. Katsoulakis und Dionisios G. Vlachos. „Explainable and trustworthy artificial intelligence for correctable modeling in chemical sciences“. Science Advances 6, Nr. 42 (Oktober 2020): eabc3204. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abc3204.
Der volle Inhalt der QuelleBanerjee, Sourav. „Uncertainty Quantification Driven Predictive Multi-Scale Model for Synthesis of Mycotoxins“. Computational Biology and Bioinformatics 2, Nr. 1 (2014): 7. http://dx.doi.org/10.11648/j.cbb.20140201.12.
Der volle Inhalt der QuelleRiley, Matthew E., und Ramana V. Grandhi. „Quantification of model-form and predictive uncertainty for multi-physics simulation“. Computers & Structures 89, Nr. 11-12 (Juni 2011): 1206–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruc.2010.10.004.
Der volle Inhalt der QuelleZgraggen, Jannik, Gianmarco Pizza und Lilach Goren Huber. „Uncertainty Informed Anomaly Scores with Deep Learning: Robust Fault Detection with Limited Data“. PHM Society European Conference 7, Nr. 1 (29.06.2022): 530–40. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3342.
Der volle Inhalt der QuelleKefalas, Marios, Bas van Stein, Mitra Baratchi, Asteris Apostolidis und Thomas Baeck. „End-to-End Pipeline for Uncertainty Quantification and Remaining Useful Life Estimation: An Application on Aircraft Engines“. PHM Society European Conference 7, Nr. 1 (29.06.2022): 245–60. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3317.
Der volle Inhalt der QuelleSætrom, Jon, Joakim Hove, Jan-Arild Skjervheim und Jon Gustav Vabø. „Improved Uncertainty Quantification in the Ensemble Kalman Filter Using Statistical Model-Selection Techniques“. SPE Journal 17, Nr. 01 (31.01.2012): 152–62. http://dx.doi.org/10.2118/145192-pa.
Der volle Inhalt der QuelleOlalusi, Oladimeji B., und Panagiotis Spyridis. „Probabilistic Studies on the Shear Strength of Slender Steel Fiber Reinforced Concrete Structures“. Applied Sciences 10, Nr. 19 (04.10.2020): 6955. http://dx.doi.org/10.3390/app10196955.
Der volle Inhalt der QuelleDing, Jing, Yizhuang David Wang, Saqib Gulzar, Youngsoo Richard Kim und B. Shane Underwood. „Uncertainty Quantification of Simplified Viscoelastic Continuum Damage Fatigue Model using the Bayesian Inference-Based Markov Chain Monte Carlo Method“. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2674, Nr. 4 (13.03.2020): 247–60. http://dx.doi.org/10.1177/0361198120910149.
Der volle Inhalt der QuelleDogulu, N., P. López López, D. P. Solomatine, A. H. Weerts und D. L. Shrestha. „Estimation of predictive hydrologic uncertainty using quantile regression and UNEEC methods and their comparison on contrasting catchments“. Hydrology and Earth System Sciences Discussions 11, Nr. 9 (10.09.2014): 10179–233. http://dx.doi.org/10.5194/hessd-11-10179-2014.
Der volle Inhalt der QuelleKarimanzira, Divas. „Probabilistic Uncertainty Consideration in Regionalization and Prediction of Groundwater Nitrate Concentration“. Knowledge 4, Nr. 4 (25.09.2024): 462–80. http://dx.doi.org/10.3390/knowledge4040025.
Der volle Inhalt der QuelleCacuci, Dan G. „TOWARDS OVERCOMING THE CURSE OF DIMENSIONALITY IN PREDICTIVE MODELLING AND UNCERTAINTY QUANTIFICATION“. EPJ Web of Conferences 247 (2021): 00002. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202124700002.
Der volle Inhalt der QuelleCacuci, Dan G. „TOWARDS OVERCOMING THE CURSE OF DIMENSIONALITY IN PREDICTIVE MODELLING AND UNCERTAINTY QUANTIFICATION“. EPJ Web of Conferences 247 (2021): 20005. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202124720005.
Der volle Inhalt der QuelleSlavinskaya, N. A., M. Abbasi, J. H. Starcke, R. Whitside, A. Mirzayeva, U. Riedel, W. Li et al. „Development of an Uncertainty Quantification Predictive Chemical Reaction Model for Syngas Combustion“. Energy & Fuels 31, Nr. 3 (14.02.2017): 2274–97. http://dx.doi.org/10.1021/acs.energyfuels.6b02319.
Der volle Inhalt der QuelleTran, Vinh Ngoc, und Jongho Kim. „Quantification of predictive uncertainty with a metamodel: toward more efficient hydrologic simulations“. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 33, Nr. 7 (Juli 2019): 1453–76. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-019-01703-0.
Der volle Inhalt der QuelleWalz, Eva-Maria, Alexander Henzi, Johanna Ziegel und Tilmann Gneiting. „Easy Uncertainty Quantification (EasyUQ): Generating Predictive Distributions from Single-Valued Model Output“. SIAM Review 66, Nr. 1 (Februar 2024): 91–122. http://dx.doi.org/10.1137/22m1541915.
Der volle Inhalt der QuelleHeringhaus, Monika E., Yi Zhang, André Zimmermann und Lars Mikelsons. „Towards Reliable Parameter Extraction in MEMS Final Module Testing Using Bayesian Inference“. Sensors 22, Nr. 14 (20.07.2022): 5408. http://dx.doi.org/10.3390/s22145408.
Der volle Inhalt der QuelleIncorvaia, Gabriele, Darryl Hond und Hamid Asgari. „Uncertainty Quantification of Machine Learning Model Performance via Anomaly-Based Dataset Dissimilarity Measures“. Electronics 13, Nr. 5 (29.02.2024): 939. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13050939.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Junwei, Xiaoxu Niu, Huiming Tang, Yankun Wang, Tao Wen und Junrong Zhang. „Displacement Prediction of a Complex Landslide in the Three Gorges Reservoir Area (China) Using a Hybrid Computational Intelligence Approach“. Complexity 2020 (28.01.2020): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2624547.
Der volle Inhalt der QuelleNamadchian, Ali, Mehdi Ramezani und Yuanyuan Zou. „Uncertainty quantification of model predictive control for nonlinear systems with parametric uncertainty using hybrid pseudo-spectral method“. Cogent Engineering 6, Nr. 1 (01.01.2019): 1691803. http://dx.doi.org/10.1080/23311916.2019.1691803.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ming, Xinhu Zhang, Kechun Shen und Guang Pan. „Sparse Polynomial Chaos Expansion for Uncertainty Quantification of Composite Cylindrical Shell with Geometrical and Material Uncertainty“. Journal of Marine Science and Engineering 10, Nr. 5 (14.05.2022): 670. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10050670.
Der volle Inhalt der QuelleShrestha, Durga L., Nagendra Kayastha, Dimitri Solomatine und Roland Price. „Encapsulation of parametric uncertainty statistics by various predictive machine learning models: MLUE method“. Journal of Hydroinformatics 16, Nr. 1 (25.07.2013): 95–113. http://dx.doi.org/10.2166/hydro.2013.242.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Yanan, Alvaro Ruiz-Martinez, Peng Wang und Daniel M. Tartakovsky. „Quantification of Predictive Uncertainty in Models of FtsZ ring assembly in Escherichia coli“. Journal of Theoretical Biology 484 (Januar 2020): 110006. http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2019.110006.
Der volle Inhalt der QuelleHasselman, Timothy, und George Lloyd. „A top-down approach to calibration, validation, uncertainty quantification and predictive accuracy assessment“. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 197, Nr. 29-32 (Mai 2008): 2596–606. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2007.07.031.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Shulian, Feng Xue, Weimin Zhang und Jiawei Zhu. „Data-Driven Predictive Maintenance Policy Based on Dynamic Probability Distribution Prediction of Remaining Useful Life“. Machines 11, Nr. 10 (25.09.2023): 923. http://dx.doi.org/10.3390/machines11100923.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Hong-Yu, Gang Wang, Yi Liu und Ze-Kun Zhou. „Numerical investigation of transonic buffet on supercritical airfoil considering uncertainties in wind tunnel testing“. International Journal of Modern Physics B 34, Nr. 14n16 (20.04.2020): 2040083. http://dx.doi.org/10.1142/s0217979220400834.
Der volle Inhalt der QuelleBoso, F., und D. M. Tartakovsky. „Learning on dynamic statistical manifolds“. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 476, Nr. 2239 (Juli 2020): 20200213. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2020.0213.
Der volle Inhalt der QuelleDogulu, N., P. López López, D. P. Solomatine, A. H. Weerts und D. L. Shrestha. „Estimation of predictive hydrologic uncertainty using the quantile regression and UNEEC methods and their comparison on contrasting catchments“. Hydrology and Earth System Sciences 19, Nr. 7 (23.07.2015): 3181–201. http://dx.doi.org/10.5194/hess-19-3181-2015.
Der volle Inhalt der QuellePandey, Deep Shankar, und Qi Yu. „Evidential Conditional Neural Processes“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 8 (26.06.2023): 9389–97. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26125.
Der volle Inhalt der QuelleDavis, Gary A., und Christopher Cheong. „Pedestrian Injury Severity vs. Vehicle Impact Speed: Uncertainty Quantification and Calibration to Local Conditions“. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2673, Nr. 11 (16.06.2019): 583–92. http://dx.doi.org/10.1177/0361198119851747.
Der volle Inhalt der QuelleGupta, Ishank, Deepak Devegowda, Vikram Jayaram, Chandra Rai und Carl Sondergeld. „Machine learning regressors and their metrics to predict synthetic sonic and mechanical properties“. Interpretation 7, Nr. 3 (01.08.2019): SF41—SF55. http://dx.doi.org/10.1190/int-2018-0255.1.
Der volle Inhalt der QuelleGuerra, Gabriel, Fernando A. Rochinha, Renato Elias, Daniel de Oliveira, Eduardo Ogasawara, Jonas Furtado Dias, Marta Mattoso und Alvaro L. G. A. Coutinho. „UNCERTAINTY QUANTIFICATION IN COMPUTATIONAL PREDICTIVE MODELS FOR FLUID DYNAMICS USING A WORKFLOW MANAGEMENT ENGINE“. International Journal for Uncertainty Quantification 2, Nr. 1 (2012): 53–71. http://dx.doi.org/10.1615/int.j.uncertaintyquantification.v2.i1.50.
Der volle Inhalt der QuellePeltz, James J., Dan G. Cacuci, Aurelian F. Badea und Madalina C. Badea. „Predictive Modeling Applied to a Spent Fuel Dissolver Model—II: Uncertainty Quantification and Reduction“. Nuclear Science and Engineering 183, Nr. 3 (01.07.2016): 332–46. http://dx.doi.org/10.13182/nse15-99.
Der volle Inhalt der QuelleKasiviswanathan, K. S., und K. P. Sudheer. „Quantification of the predictive uncertainty of artificial neural network based river flow forecast models“. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 27, Nr. 1 (28.06.2012): 137–46. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-012-0600-2.
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