Zeitschriftenartikel zum Thema „Uncertainty Quantification model“
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Salehghaffari, S., und M. Rais-Rohani. „Material model uncertainty quantification using evidence theory“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science 227, Nr. 10 (08.01.2013): 2165–81. http://dx.doi.org/10.1177/0954406212473390.
Der volle Inhalt der QuelleVallam, P., X. S. Qin und J. J. Yu. „Uncertainty Quantification of Hydrologic Model“. APCBEE Procedia 10 (2014): 219–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.apcbee.2014.10.042.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Xianpeng, Dezhi Wang, Lilun Zhang, Yongxian Wang, Wenbin Xiao und Xinghua Cheng. „Uncertainty Quantification of Underwater Sound Propagation Loss Integrated with Kriging Surrogate Model“. International Journal of Signal Processing Systems 5, Nr. 4 (Dezember 2017): 141–45. http://dx.doi.org/10.18178/ijsps.5.4.141-145.
Der volle Inhalt der QuelleFranck, Isabell M., und P. S. Koutsourelakis. „Constitutive model error and uncertainty quantification“. PAMM 17, Nr. 1 (Dezember 2017): 865–68. http://dx.doi.org/10.1002/pamm.201710400.
Der volle Inhalt der Quellede Vries, Douwe K., und Paul M. J. Den Van Hof. „Quantification of model uncertainty from data“. International Journal of Robust and Nonlinear Control 4, Nr. 2 (1994): 301–19. http://dx.doi.org/10.1002/rnc.4590040206.
Der volle Inhalt der QuelleKamga, P. H. T., B. Li, M. McKerns, L. H. Nguyen, M. Ortiz, H. Owhadi und T. J. Sullivan. „Optimal uncertainty quantification with model uncertainty and legacy data“. Journal of the Mechanics and Physics of Solids 72 (Dezember 2014): 1–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmps.2014.07.007.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Chang, und Duane A. McVay. „Continuous Reservoir-Simulation-Model Updating and Forecasting Improves Uncertainty Quantification“. SPE Reservoir Evaluation & Engineering 13, Nr. 04 (12.08.2010): 626–37. http://dx.doi.org/10.2118/119197-pa.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Xi, Clément Henry, Francesco P. Andriulli, Christian Person und Joe Wiart. „A Surrogate Model Based on Artificial Neural Network for RF Radiation Modelling with High-Dimensional Data“. International Journal of Environmental Research and Public Health 17, Nr. 7 (09.04.2020): 2586. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17072586.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Xianming, und Michèle Vanmaele. „Uncertainty Quantification of Derivative Instruments“. East Asian Journal on Applied Mathematics 7, Nr. 2 (Mai 2017): 343–62. http://dx.doi.org/10.4208/eajam.100316.270117a.
Der volle Inhalt der QuelleHerty, Michael, und Elisa Iacomini. „Uncertainty quantification in hierarchical vehicular flow models“. Kinetic and Related Models 15, Nr. 2 (2022): 239. http://dx.doi.org/10.3934/krm.2022006.
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 QuelleChung, Gunhui, Kyu Bum Sim und Eung Seok Kim. „Uncertainty Quantification Index of SWMM Model Parameters“. Journal of the Korean Water Resources Association 48, Nr. 2 (28.02.2015): 105–14. http://dx.doi.org/10.3741/jkwra.2015.48.2.105.
Der volle Inhalt der QuelleYAMAZAKI, Wataru. „Uncertainty Quantification via Variable Fidelity Kriging Model“. JOURNAL OF THE JAPAN SOCIETY FOR AERONAUTICAL AND SPACE SCIENCES 60, Nr. 2 (2012): 80–88. http://dx.doi.org/10.2322/jjsass.60.80.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Ming, Philip D. Meyer, Yu-Feng Lin und Shlomo P. Neuman. „Quantification of model uncertainty in environmental modeling“. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 24, Nr. 6 (28.04.2010): 807–8. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-010-0377-0.
Der volle Inhalt der QuelleAdhikari, S. „On the quantification of damping model uncertainty“. Journal of Sound and Vibration 306, Nr. 1-2 (September 2007): 153–71. http://dx.doi.org/10.1016/j.jsv.2007.05.022.
Der volle Inhalt der QuelleFarmer, C. L. „Uncertainty quantification and optimal decisions“. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 473, Nr. 2200 (April 2017): 20170115. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2017.0115.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jiajia, Hao Chen, Jing Ma und Tong Zhang. „Research on application method of uncertainty quantification technology in equipment test identification“. MATEC Web of Conferences 336 (2021): 02026. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202133602026.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Xuejun, Hailong Tang, Xin Zhang und Min Chen. „Gaussian Process Model-Based Performance Uncertainty Quantification of a Typical Turboshaft Engine“. Applied Sciences 11, Nr. 18 (08.09.2021): 8333. http://dx.doi.org/10.3390/app11188333.
Der volle Inhalt der QuelleMueller, Michael E., und Venkat Raman. „Model form uncertainty quantification in turbulent combustion simulations: Peer models“. Combustion and Flame 187 (Januar 2018): 137–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.combustflame.2017.09.011.
Der volle Inhalt der QuelleLei, Chon Lok, Sanmitra Ghosh, Dominic G. Whittaker, Yasser Aboelkassem, Kylie A. Beattie, Chris D. Cantwell, Tammo Delhaas et al. „Considering discrepancy when calibrating a mechanistic electrophysiology model“. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 378, Nr. 2173 (25.05.2020): 20190349. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2019.0349.
Der volle Inhalt der QuelleTuczyński, Tomasz, und Jerzy Stopa. „Uncertainty Quantification in Reservoir Simulation Using Modern Data Assimilation Algorithm“. Energies 16, Nr. 3 (20.01.2023): 1153. http://dx.doi.org/10.3390/en16031153.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Lujia, Hyunsoo Yoon, Andrea Hawkins-Daarud, Kyle Singleton, Kamala Clark-Swanson, Kris Smith, Peter Nakaji et al. „NIMG-52. UNCERTAINTY QUANTIFICATION IN RADIOMICS“. Neuro-Oncology 21, Supplement_6 (November 2019): vi172—vi173. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noz175.721.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Juxi, Lei Wang und Xiaojun Wang. „Non-Probabilistic Uncertainty Quantification of Fiber-Reinforced Composite Laminate Based on Micro- and Macro-Mechanical Analysis“. Applied Sciences 12, Nr. 22 (18.11.2022): 11739. http://dx.doi.org/10.3390/app122211739.
Der volle Inhalt der QuelleZimoń, Małgorzata, Robert Sawko, David Emerson und Christopher Thompson. „Uncertainty Quantification at the Molecular–Continuum Model Interface“. Fluids 2, Nr. 1 (21.03.2017): 12. http://dx.doi.org/10.3390/fluids2010012.
Der volle Inhalt der QuelleNaozuka, Gustavo Taiji, Emanuelle Arantes Paixão, João Vitor Oliveira Silva, Maurício Pessoa da Cunha Menezes und Regina Cerqueira Almeida. „Model Comparison and Uncertainty Quantification in Tumor Growth“. Trends in Computational and Applied Mathematics 22, Nr. 3 (02.09.2021): 495–514. http://dx.doi.org/10.5540/tcam.2021.022.03.00495.
Der volle Inhalt der QuelleLew, Jiann-Shiun, Lee H. Keel und Jer-Nan Juang. „Quantification of parametric uncertainty via an interval model“. Journal of Guidance, Control, and Dynamics 17, Nr. 6 (November 1994): 1212–18. http://dx.doi.org/10.2514/3.21335.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Hai, und David A. Sheen. „Combustion kinetic model uncertainty quantification, propagation and minimization“. Progress in Energy and Combustion Science 47 (April 2015): 1–31. http://dx.doi.org/10.1016/j.pecs.2014.10.002.
Der volle Inhalt der QuellePark, Inseok, Hemanth K. Amarchinta und Ramana V. Grandhi. „A Bayesian approach for quantification of model uncertainty“. Reliability Engineering & System Safety 95, Nr. 7 (Juli 2010): 777–85. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2010.02.015.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jing, und Panos Stinis. „Mesh refinement for uncertainty quantification through model reduction“. Journal of Computational Physics 280 (Januar 2015): 164–83. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcp.2014.09.021.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Maohao, Yuheng Bu, Prasanna Sattigeri, Soumya Ghosh, Subhro Das und Gregory Wornell. „Post-hoc Uncertainty Learning Using a Dirichlet Meta-Model“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 8 (26.06.2023): 9772–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26167.
Der volle Inhalt der QuelleBerends, Koen D., Menno W. Straatsma, Jord J. Warmink und Suzanne J. M. H. Hulscher. „Uncertainty quantification of flood mitigation predictions and implications for interventions“. Natural Hazards and Earth System Sciences 19, Nr. 8 (13.08.2019): 1737–53. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-19-1737-2019.
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 QuelleRajaraman, Sivaramakrishnan, Ghada Zamzmi, Feng Yang, Zhiyun Xue, Stefan Jaeger und Sameer K. Antani. „Uncertainty Quantification in Segmenting Tuberculosis-Consistent Findings in Frontal Chest X-rays“. Biomedicines 10, Nr. 6 (04.06.2022): 1323. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10061323.
Der volle Inhalt der QuelleZou, Q., und M. Sester. „UNCERTAINTY REPRESENTATION AND QUANTIFICATION OF 3D BUILDING MODELS“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B2-2022 (30.05.2022): 335–41. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b2-2022-335-2022.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Hesheng, Dawei Li, Lixin Deng und Songtao Xue. „Evidential uncertainty quantification of the Park–Ang damage model in performance based design“. Engineering Computations 35, Nr. 7 (01.10.2018): 2480–501. http://dx.doi.org/10.1108/ec-11-2017-0466.
Der volle Inhalt der QuelleGerstoft, Peter, und Ishan D. Khurjekar. „Uncertainty quantification for acoustical problems“. Journal of the Acoustical Society of America 155, Nr. 3_Supplement (01.03.2024): A213. http://dx.doi.org/10.1121/10.0027342.
Der volle Inhalt der QuelleVerdonck, H., O. Hach, J. D. Polman, O. Braun, C. Balzani, S. Müller und J. Rieke. „-An open-source framework for the uncertainty quantification of aeroelastic wind turbine simulation tools“. Journal of Physics: Conference Series 2265, Nr. 4 (01.05.2022): 042039. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2265/4/042039.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Yudong, Grey S. Nearing, Christa D. Peters-Lidard, Kenneth W. Harrison und Ling Tang. „Performance Metrics, Error Modeling, and Uncertainty Quantification“. Monthly Weather Review 144, Nr. 2 (01.02.2016): 607–13. http://dx.doi.org/10.1175/mwr-d-15-0087.1.
Der volle Inhalt der QuelleMarepally, Koushik, Yong Su Jung, James Baeder und Ganesh Vijayakumar. „Uncertainty quantification of wind turbine airfoil aerodynamics with geometric uncertainty“. Journal of Physics: Conference Series 2265, Nr. 4 (01.05.2022): 042041. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2265/4/042041.
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 QuelleMannina, Giorgio, und Gaspare Viviani. „An urban drainage stormwater quality model: Model development and uncertainty quantification“. Journal of Hydrology 381, Nr. 3-4 (Februar 2010): 248–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.11.047.
Der volle Inhalt der QuellePirot, Guillaume, Ranee Joshi, Jérémie Giraud, Mark Douglas Lindsay und Mark Walter Jessell. „loopUI-0.1: indicators to support needs and practices in 3D geological modelling uncertainty quantification“. Geoscientific Model Development 15, Nr. 12 (20.06.2022): 4689–708. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-15-4689-2022.
Der volle Inhalt der QuelleKaplan, David. „On the Quantification of Model Uncertainty: A Bayesian Perspective“. Psychometrika 86, Nr. 1 (März 2021): 215–38. http://dx.doi.org/10.1007/s11336-021-09754-5.
Der volle Inhalt der QuelleJung, Yeong-Ki, Kyoungsik Chang und Jae Hyun Bae. „Uncertainty Quantification of GEKO Model Coefficients on Compressible Flows“. International Journal of Aerospace Engineering 2021 (07.06.2021): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9998449.
Der volle Inhalt der QuelleKampouris, Konstantinos, Vassilios Vervatis, John Karagiorgos und Sarantis Sofianos. „Oil spill model uncertainty quantification using an atmospheric ensemble“. Ocean Science 17, Nr. 4 (15.07.2021): 919–34. http://dx.doi.org/10.5194/os-17-919-2021.
Der volle Inhalt der QuelleOsypov, Konstantin, Yi Yang, Aimé Fournier, Natalia Ivanova, Ran Bachrach, Can Evren Yarman, Yu You, Dave Nichols und Marta Woodward. „Model-uncertainty quantification in seismic tomography: method and applications“. Geophysical Prospecting 61, Nr. 6 (19.08.2013): 1114–34. http://dx.doi.org/10.1111/1365-2478.12058.
Der volle Inhalt der QuelleIslam, Tanvir, Prashant K. Srivastava und George P. Petropoulos. „Uncertainty Quantification in the Infrared Surface Emissivity Model (ISEM)“. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 9, Nr. 12 (Dezember 2016): 5888–92. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2016.2557303.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, D. S., und H. G. Matthies. „Uncertainty quantification with spectral approximations of a flood model“. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 10 (01.06.2010): 012208. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/10/1/012208.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Mingyang, und Zequn Wang. „Surrogate model uncertainty quantification for reliability-based design optimization“. Reliability Engineering & System Safety 192 (Dezember 2019): 106432. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2019.03.039.
Der volle Inhalt der QuelleHariri-Ardebili, M. A., und V. E. Saouma. „Sensitivity and uncertainty quantification of the cohesive crack model“. Engineering Fracture Mechanics 155 (April 2016): 18–35. http://dx.doi.org/10.1016/j.engfracmech.2016.01.008.
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