Littérature scientifique sur le sujet « Optimization, Forecasting, Meta Learning, Model Selection »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Optimization, Forecasting, Meta Learning, Model Selection ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Optimization, Forecasting, Meta Learning, Model Selection"
Thi Kieu Tran, Trang, Taesam Lee, Ju-Young Shin, Jong-Suk Kim et Mohamad Kamruzzaman. « Deep Learning-Based Maximum Temperature Forecasting Assisted with Meta-Learning for Hyperparameter Optimization ». Atmosphere 11, no 5 (10 mai 2020) : 487. http://dx.doi.org/10.3390/atmos11050487.
Texte intégralSamuel, Omaji, Fahad A. Alzahrani, Raja Jalees Ul Hussen Khan, Hassan Farooq, Muhammad Shafiq, Muhammad Khalil Afzal et Nadeem Javaid. « Towards Modified Entropy Mutual Information Feature Selection to Forecast Medium-Term Load Using a Deep Learning Model in Smart Homes ». Entropy 22, no 1 (4 janvier 2020) : 68. http://dx.doi.org/10.3390/e22010068.
Texte intégralAhmad, Waqas, Nasir Ayub, Tariq Ali, Muhammad Irfan, Muhammad Awais, Muhammad Shiraz et Adam Glowacz. « Towards Short Term Electricity Load Forecasting Using Improved Support Vector Machine and Extreme Learning Machine ». Energies 13, no 11 (5 juin 2020) : 2907. http://dx.doi.org/10.3390/en13112907.
Texte intégralAyub, Nasir, Muhammad Irfan, Muhammad Awais, Usman Ali, Tariq Ali, Mohammed Hamdi, Abdullah Alghamdi et Fazal Muhammad. « Big Data Analytics for Short and Medium-Term Electricity Load Forecasting Using an AI Techniques Ensembler ». Energies 13, no 19 (5 octobre 2020) : 5193. http://dx.doi.org/10.3390/en13195193.
Texte intégralLi, Yiyan, Si Zhang, Rongxing Hu et Ning Lu. « A meta-learning based distribution system load forecasting model selection framework ». Applied Energy 294 (juillet 2021) : 116991. http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116991.
Texte intégralEl-kenawy, El-Sayed M., Seyedali Mirjalili, Nima Khodadadi, Abdelaziz A. Abdelhamid, Marwa M. Eid, M. El-Said et Abdelhameed Ibrahim. « Feature selection in wind speed forecasting systems based on meta-heuristic optimization ». PLOS ONE 18, no 2 (7 février 2023) : e0278491. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0278491.
Texte intégralYang, Yi, Wei Liu, Tingting Zeng, Linhan Guo, Yong Qin et Xue Wang. « An Improved Stacking Model for Equipment Spare Parts Demand Forecasting Based on Scenario Analysis ». Scientific Programming 2022 (14 juin 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5415702.
Texte intégralCawood, Pieter, et Terence Van Zyl. « Evaluating State-of-the-Art, Forecasting Ensembles and Meta-Learning Strategies for Model Fusion ». Forecasting 4, no 3 (18 août 2022) : 732–51. http://dx.doi.org/10.3390/forecast4030040.
Texte intégralHafeez, Ghulam, Khurram Saleem Alimgeer, Zahid Wadud, Zeeshan Shafiq, Mohammad Usman Ali Khan, Imran Khan, Farrukh Aslam Khan et Abdelouahid Derhab. « A Novel Accurate and Fast Converging Deep Learning-Based Model for Electrical Energy Consumption Forecasting in a Smart Grid ». Energies 13, no 9 (3 mai 2020) : 2244. http://dx.doi.org/10.3390/en13092244.
Texte intégralDokur, Emrah, Cihan Karakuzu, Uğur Yüzgeç et Mehmet Kurban. « Using optimal choice of parameters for meta-extreme learning machine method in wind energy application ». COMPEL - The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering 40, no 3 (8 février 2021) : 390–401. http://dx.doi.org/10.1108/compel-07-2020-0246.
Texte intégralThèses sur le sujet "Optimization, Forecasting, Meta Learning, Model Selection"
Rakotoarison, Herilalaina. « Some contributions to AutoML : hyper-parameter optimization and meta-learning ». Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG044.
Texte intégralThis thesis proposes three main contributions to advance the state-of-the-art of AutoML approaches. They are divided into two research directions: optimization (first contribution) and meta-learning (second and third contributions). The first contribution is a hybrid optimization algorithm, dubbed Mosaic, leveraging Monte-Carlo Tree Search and Bayesian Optimization to address the selection of algorithms and the tuning of hyper-parameters, respectively. The empirical assessment of the proposed approach shows its merits compared to Auto-sklearn and TPOT AutoML systems on OpenML 100. The second contribution introduces a novel neural network architecture, termed Dida, to learn a good representation of datasets (i.e., metafeatures) from scratch while enforcing invariances w.r.t features and rows permutations. Two proofof-concept tasks (patch classification and performance prediction tasks) are considered. The proposed approach yields superior empirical performance compared to Dataset2Vec and DSS on both tasks. The third contribution addresses the limitation of Dida on handling standard dataset benchmarks. The proposed approach, called Metabu, relies on hand-crafted meta-features. The novelty of Metabu is two-fold: i) defining an "oracle" topology of datasets based on top-performing hyper-parameters; ii) leveraging Optimal Transport approach to align a mapping of the handcrafted meta-features with the oracle topology. The empirical results suggest that Metabu metafeature outperforms the baseline hand-cr afted meta-features on three different tasks (assessing meta-features based topology, recommending hyper-parameters w.r.t topology, and warmstarting optimization algorithms)
Villanova, Laura. « Response surface optimization for high dimensional systems with multiple responses ». Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2010. http://hdl.handle.net/11577/3421551.
Texte intégralLa tesi riguarda l’ottimizzazione di sistemi (o processi) fisici caratterizzati da un elevato numero di variabili in ingresso (operazioni, macchine, metodi, persone, materiali) e da più variabili risposta, impiegate per misurare le proprietà del prodotto finale. Questa tipologia di sistemi è molto frequente in un ampio spettro di campi applicativi, che spaziano dalla scienza all’ingegneria, e pone lo sperimentatore di fronte a delle problematiche di non sempre facile risoluzione. Il primo obiettivo di questo studio era di sviluppare un approcio, basato su un modello statistico, che fosse in grado di supportare lo sperimentatore nella pianificazione degli esperimenti e nell’ottimizzazione delle risposte del sistema. Fondamentale era lo sviluppo di una procedura capace di tenere in considerazione il punto di vista dello sperimentatore e fornirgli continuamente un feedback. Il secondo obiettivo della ricerca era l’identificazione di un metodo volto a selezionare il miglior modello statistico, da integrare all’approcio proposto, sulla base delle caratteristiche del problema applicativo investigato. Il primo obiettivo ha portato allo sviluppo di una procedura sequenziale che impiega tecniche di disegno sperimentale, modellazione e ottimizzazione, e che interagisce, ad ogni passo, con lo sperimentatore. La metodologia proposta è stata denominata EMMA e coinvolge varie aree di ricerca scientifica e computazionale, quali superfici di risposta nonparametriche e semiparametriche, disegno e analisi di esperimenti a computer, ottimizzazione multiobiettivo e computazione ispirata al comportamento degli sciami in natura. EMMA prevede l’identificazione di un disegno sperimentale (insieme di esperimenti) che viene successivamente integrato con dei punti sperimentali (esperimenti), identificati in modo sequentiale. Il processo di identificazione dei nuovi punti sperimentali è guidato da un algoritmo di ottimizzazione particle swarm, che minimizza la distanza fra i valori di risposta osservati e un target. Il target è un insieme di valori ottimali, uno per ogni risposta, che vengono selezionati usando un modello di regressione multivariata basato su spline (MARS). Tale target viene aggiornato non appena i nuovi esperimenti vengono implementati e le corrispondenti risposte vengono misurate. Quando testato su un insieme di funzioni standard, EMMA ha dimostrato di poter superare il potenziale problema di convergenza prematura verso un ottimo locale e di poter identificare correttamente il vero ottimo globale. Inoltre, EMMA non richiede nessuna assunzione sulla distribuzione dei dati e, diversamente da altre procedure, permette di selezionare automaticamente il target. Infine, EMMA è stata applicata ad un problema chimico volto alla funzionalizzazione di un substrato per possibili applicazioni biomediche. Rispetto al metodo generalmente usato dagli scienziati, EMMA ha permesso di migliorare le risposte del sistema di vari punti percentuali, e incrementi fino al 380% sono stati osservati. L’approccio proposto costituisce pertanto un metodologia con elevate potenzialità per l’ottimizzazione di sistemi multirisposta ad alta dimensionalità. Inoltre, grazie a degli studi di simulazione, EMMA permette di ottenere una stima iniziale del numero di esperimenti e del tempo necessario per raggiungere il miglioramento desiderato. Di conseguenza, potendo fornire un’indicazione del budget richiesto per lo studio di interesse, la metodologia risulta essere di interesse specialmente nel settore della ricerca industriale. Il secondo obiettivo ha portato allo sviluppo di un approcio di meta-apprendimento per la selezione del modello. L’interesse nella selezione del modello deriva da domande quali ‘E’ MARS il miglior modello che avremmo potuto usare?’ e ‘Dato un problema applicativo, come possiamo selezionare la tecnica di modellazione più promettente da combinare con EMMA?’. Infatti, `e ormai riconosciuto che non esiste un modello le cui performance sono migliori, rispetto ad altre tecniche di modellazione, per tutti i possibili problemi di regressione. Inoltre, le performance di un modello ‘... possono dipendere dalla natura del problema investigato in termini di numero di osservazioni, numero di variabili risposta, struttura di correlazione delle variabili, rapporto segnale-rumore, grado di collinearity dei predittori, etc.’ (Breiman & Friedman 1997). L’approcio di meta-apprendimento è stato adottato per identificare il modello statistico più promettente, sulla base delle caratteristiche del problema investigato. L’idea consisteva nello studiare un insieme di modelli di regressione multirisposta e valutare la loro performance su un’ampia classe di problemi caratterizzati da diversi gradi di complessità. Studiando la relazione fra le caratteristiche del problema e la performance dei modelli, lo scopo è di scoprire sotto quali condizioni un modello è migliore di altri e simultaneamente acquisire alcune regole da poter usare come linee guida nello studio di nuove applicazioni. A tale scopo sono state sviluppate le procedure per simulare i dati, le metriche per misurare le caratteristiche dei problemi, e il codice R necessario per la valutazione delle performance dei modelli. Questo ha permesso di gettare le fondamenta di un ampio studio di simulazione, la cui implementazione fa parte della ricerca attualmente in corso. Lo scopo della ricerca futura è di esaminare, da un punto di vista teorico, le regole empiriche ottenute in modo da poterne confermare la validità, oltre che favorire una migliore comprensione del comportamento delle tecniche di modellazione investigate.
Gangi, Leonardo Di. « Optimization and machine learning in support of statistical modeling ». Doctoral thesis, 2022. http://hdl.handle.net/2158/1258572.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Optimization, Forecasting, Meta Learning, Model Selection"
Aburasain, R. Y., E. A. Edirisinghe et M. Y. Zamim. « A Coarse-to-Fine Multi-class Object Detection in Drone Images Using Convolutional Neural Networks ». Dans Digital Interaction and Machine Intelligence, 12–33. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-11432-8_2.
Texte intégralDeo, Ravinesh C., Sujan Ghimire, Nathan J. Downs et Nawin Raj. « Optimization of Windspeed Prediction Using an Artificial Neural Network Compared With a Genetic Programming Model ». Dans Research Anthology on Multi-Industry Uses of Genetic Programming and Algorithms, 116–47. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-8048-6.ch007.
Texte intégralDeo, Ravinesh C., Sujan Ghimire, Nathan J. Downs et Nawin Raj. « Optimization of Windspeed Prediction Using an Artificial Neural Network Compared With a Genetic Programming Model ». Dans Advances in Computational Intelligence and Robotics, 328–59. IGI Global, 2018. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-4766-2.ch015.
Texte intégralKumar, Akshi, Arunima Jaiswal, Shikhar Garg, Shobhit Verma et Siddhant Kumar. « Sentiment Analysis Using Cuckoo Search for Optimized Feature Selection on Kaggle Tweets ». Dans Research Anthology on Implementing Sentiment Analysis Across Multiple Disciplines, 1203–18. IGI Global, 2022. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-6303-1.ch062.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Optimization, Forecasting, Meta Learning, Model Selection"
Kuck, Mirko, Sven F. Crone et Michael Freitag. « Meta-learning with neural networks and landmarking for forecasting model selection an empirical evaluation of different feature sets applied to industry data ». Dans 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2016.7727376.
Texte intégralTimonov, Alexey Vasilievich, Rinat Alfredovich Khabibullin, Nikolay Sergeevich Gurbatov, Arturas Rimo Shabonas et Alexey Vladimirovich Zhuchkov. « Automated Geosteering Optimization Using Machine Learning ». Dans Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. SPE, 2021. http://dx.doi.org/10.2118/207364-ms.
Texte intégralSilva, Lucas Barth, Roberto Zanetti Freire et Osíris Canciglieri Junior. « Spot Energy Price Forecasting Using Wavelet Transform and Extreme Learning Machine ». Dans Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. SBIC, 2021. http://dx.doi.org/10.21528/cbic2021-62.
Texte intégralLiu, Guoxiang, Xiongjun Wu, Veronika Vasylkivska, Chung Yan Shih et Grant Bromhal. « Operations Coupled Virtual Learning for Reservoir Evaluation and Performance Analysis ». Dans SPE Eastern Regional Meeting. SPE, 2022. http://dx.doi.org/10.2118/211883-ms.
Texte intégralAbbasi, Jassem, Jiuyu Zhao, Sameer Ahmed, Jianchao Cai, Pål Østebø Andersen et Liang Jiao. « Machine Learning Assisted Prediction of Permeability of Tight Sandstones From Mercury Injection Capillary Pressure Tests ». Dans 2022 SPWLA 63rd Annual Symposium. Society of Petrophysicists and Well Log Analysts, 2022. http://dx.doi.org/10.30632/spwla-2022-0032.
Texte intégralPark, Junheung, Kyoung-Yun Kim et Raj Sohmshetty. « A Prediction Modeling Framework : Toward Integration of Noisy Manufacturing Data and Product Design ». Dans ASME 2015 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2015. http://dx.doi.org/10.1115/detc2015-46236.
Texte intégralCurina, Francesco, Ajith Asokan, Leonardo Bori, Ali Qushchi Talat, Vladimir Mitu et Hadi Mustapha. « A Case Study on the Use of Machine Learning and Data Analytics to Improve Rig Operational Efficiency and Equipment Performance ». Dans IADC/SPE Asia Pacific Drilling Technology Conference and Exhibition. SPE, 2022. http://dx.doi.org/10.2118/209888-ms.
Texte intégral