Littérature scientifique sur le sujet « Predictive programming »
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Articles de revues sur le sujet "Predictive programming"
de Madrid, A. P., S. Dormido, F. Morilla et L. Grau. « Dynamic Programming Predictive Control ». IFAC Proceedings Volumes 29, no 1 (juin 1996) : 1721–26. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)57917-3.
Texte intégralKulcsár, Zsuzsanna, János Nagy et Mária Nábrády. « Hemisphericity and predictive motor programming ». International Journal of Psychophysiology 11, no 1 (juillet 1991) : 49. http://dx.doi.org/10.1016/0167-8760(91)90209-g.
Texte intégralXie, Haotian, Jianming Du, Dongliang Ke, Yingjie He, Fengxiang Wang, Christoph Hackl, José Rodríguez et Ralph Kennel. « Multistep Model Predictive Control for Electrical Drives—A Fast Quadratic Programming Solution ». Symmetry 14, no 3 (21 mars 2022) : 626. http://dx.doi.org/10.3390/sym14030626.
Texte intégralRao, Christopher V., et James B. Rawlings. « Linear programming and model predictive control ». Journal of Process Control 10, no 2-3 (avril 2000) : 283–89. http://dx.doi.org/10.1016/s0959-1524(99)00034-7.
Texte intégralRodríguez, Arturo, et Joaquín Trigueros. « Forecasting and forecast-combining of quarterly earnings-per-share via genetic programming ». Estudios de Administración 15, no 2 (4 février 2020) : 47. http://dx.doi.org/10.5354/0719-0816.2008.56413.
Texte intégralBabu, Mr M. Jeevan. « Mental Health Prediction Using Catboost Algorithm ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 3 (31 mars 2024) : 3449–53. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.59219.
Texte intégralJianhong, Wang. « Dynamic Programming in Data Driven Model Predictive Control ? » WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS 20 (21 juillet 2021) : 170–77. http://dx.doi.org/10.37394/23202.2021.20.19.
Texte intégralDixon, Kevin R., John M. Dolan et Pradeep K. Khosla. « Predictive Robot Programming : Theoretical and Experimental Analysis ». International Journal of Robotics Research 23, no 9 (septembre 2004) : 955–73. http://dx.doi.org/10.1177/0278364904044401.
Texte intégralDavidson, Curt, et Alan Ewert. « College Student Commitment and Outdoor Orientation Programming ». Journal of Experiential Education 43, no 3 (1 juin 2020) : 299–316. http://dx.doi.org/10.1177/1053825920923709.
Texte intégralOhmori, Shunichi. « A Predictive Prescription Using Minimum Volume k-Nearest Neighbor Enclosing Ellipsoid and Robust Optimization ». Mathematics 9, no 2 (7 janvier 2021) : 119. http://dx.doi.org/10.3390/math9020119.
Texte intégralThèses sur le sujet "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.
Texte intégralAvhandling 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.
Texte intégralFreiwat, Sami, et 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.
Texte intégralFelipe, 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.
Texte intégralRivotti, Pedro. « Multi-parametric programming and explicit model predictive control of hybrid systems ». Thesis, Imperial College London, 2013. http://hdl.handle.net/10044/1/24432.
Texte intégralBennett, Andrew David. « Using genetic programming to learn predictive models from spatio-temporal data ». Thesis, University of Leeds, 2010. http://etheses.whiterose.ac.uk/1376/.
Texte intégralJonsson, 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.
Texte intégralThe 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.
Texte intégralSystemet 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.
Texte intégralJonsson, 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.
Texte intégralLivres sur le sujet "Predictive programming"
author, Mayor Eric, et Forte Rui Miguel author, dir. R : Predictive analysis : master the art of predictive modeling. Birmingham, UK : Packt Publishing, 2017.
Trouver le texte intégralNitin, Indurkhya, et Zhang Tong 1971-, dir. Fundamentals of predictive text mining. London : Springer-Verlag, 2010.
Trouver le texte intégralLearning data mining with Python : Harness the power of Python to analyze data and create insightful predictive models. Birmingham, UK : Packt Publishing, 2015.
Trouver le texte intégralC, Georgiadis Michael, Pistikopoulos Efstratios N et Dua Vivek, dir. Multi-parametric model-based control : Theory and applications. Weinheim : Wiley-VCH, 2007.
Trouver le texte intégralFahringer, Thomas. Automatic performance prediction of parallel programs. Boston : Kluwer Academic Publishers, 1996.
Trouver le texte intégralHyslop, William F. Performance prediction of relational database management systems. Toronto : Computer Systems Research Institute, University of Toronto, 1991.
Trouver le texte intégralFahringer, Thomas. Automatic Performance Prediction of Parallel Programs. Boston, MA : Springer US, 1996.
Trouver le texte intégralR, Horn J., et United States. National Aeronautics and Space Administration. Scientific and Technical Information Division., dir. 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.
Trouver le texte intégralRauscher, 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.
Trouver le texte intégralBrown, Robert Goodell. Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. Mineola, NY : Dover Publications, 2004.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Predictive programming"
Grancharova, Alexandra, et Tor Arne Johansen. « Multi-parametric Programming ». Dans 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.
Texte intégralMathavaraj, S., et Radhakant Padhi. « Model Predictive Static Programming ». Dans Satellite Formation Flying, 111–38. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-9631-5_7.
Texte intégralFerreira, Carlos Abreu, João Gama et Vítor Santos Costa. « Predictive Sequence Miner in ILP Learning ». Dans Inductive Logic Programming, 130–44. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31951-8_15.
Texte intégralSaerens, Bart, Moritz Diehl et Eric Van den Bulck. « Optimal Control Using Pontryagin’s Maximum Principle and Dynamic Programming ». Dans Automotive Model Predictive Control, 119–38. London : Springer London, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84996-071-7_8.
Texte intégralMarathe, Madhav V. « Towards a Predictive Computational Complexity Theory ». Dans Automata, Languages and Programming, 22–31. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45465-9_2.
Texte intégralKirches, Christian. « Constrained Nonlinear Programming ». Dans 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.
Texte intégralZavala, Victor M., et Lorenz T. Biegler. « Nonlinear Programming Strategies for State Estimation and Model Predictive Control ». Dans Nonlinear Model Predictive Control, 419–32. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01094-1_33.
Texte intégralŠourek, Gustav, Suresh Manandhar, Filip Železný, Steven Schockaert et Ondřej Kuželka. « Learning Predictive Categories Using Lifted Relational Neural Networks ». Dans Inductive Logic Programming, 108–19. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-63342-8_9.
Texte intégralGrüne, Lars. « Dynamic Programming, Optimal Control and Model Predictive Control ». Dans Handbook of Model Predictive Control, 29–52. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-77489-3_2.
Texte intégralTamaddoni-Nezhad, Alireza, David Bohan, Alan Raybould et Stephen Muggleton. « Towards Machine Learning of Predictive Models from Ecological Data ». Dans Inductive Logic Programming, 154–67. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-23708-4_11.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Predictive programming"
Dantas, Danilo Medeiros, Jucelio Soares dos Santos, Kézia de Vasconcelos Oliveira Dantas, Wilkerson L. Andrade, João Brunet et Monilly Ramos Araujo Melo. « Screening Programming’s Reliability to Measure Predictive Programming Skills ». Dans Simpósio Brasileiro de Informática na Educação. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/sbie.2023.235112.
Texte intégralMeadows, E. S. « Dynamic programming and model predictive control ». Dans Proceedings of 16th American CONTROL Conference. IEEE, 1997. http://dx.doi.org/10.1109/acc.1997.610861.
Texte intégralBeeri, Catriel, et Tova Milo. « Functional and predictive programming in OODB's ». Dans the eleventh ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART symposium. New York, New York, USA : ACM Press, 1992. http://dx.doi.org/10.1145/137097.137863.
Texte intégralNewsom, David K., Sardar F. Azari, Ahmad Anbar et Tarek El-Ghazawi. « Predictive energy management techniques for PGAS programming ». Dans 2013 ACS International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/aiccsa.2013.6616462.
Texte intégralMorgenstern, Dimitri, Daniel Gorges et Andreas Wirsen. « Obtaining a Stabilizing Prediction Horizon in Quadratic Programming Model Predictive Control ». Dans 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/cdc40024.2019.9030254.
Texte intégralChisci, L. « Stabilising predictive control : static vs dynamic programming approach ». Dans UKACC International Conference on Control. Control '96. IEE, 1996. http://dx.doi.org/10.1049/cp:19960752.
Texte intégralEggimann, Marc-Andre, Oscar D. Crisalle et Roland Longchamp. « A Linear-Programming Predictive Controller with Variable Horizon ». Dans 1992 American Control Conference. IEEE, 1992. http://dx.doi.org/10.23919/acc.1992.4792372.
Texte intégralCui, Hairong, Wei Wang et Xiangjie Liu. « Robust model predictive control based on linear programming ». Dans 2011 2nd International Conference on Intelligent Control and Information Processing (ICICIP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icicip.2011.6008405.
Texte intégralAmezquita-Brooks, Luis, et Jesus Liceaga-Castro. « A simple non-windup linear programming predictive controller ». Dans Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference (CERMA 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cerma.2007.4367668.
Texte intégralCalafiore, G. C., et L. Fagiano. « Robust model predictive control via random convex programming ». Dans 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.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Predictive programming"
Fogel, Lawrence J., et David Fogel. Artificial Intelligence through Evolutionary Programming : Prediction and Identification. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada171544.
Texte intégralNeely, Christopher J., et 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.
Texte intégralShaw, Alan C. Specifying, Predicting, and Verifying the Timing Properties of Hard- Real-Time Programming Languages and Systems. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada257296.
Texte intégralBednall, Timothy. A Gentle Introduction to Python. Instats Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.61700/ywg7hgz3gf12y469.
Texte intégralBednall, Timothy. A Gentle Introduction to Python. Instats Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.61700/oma5ikdj8xru1469.
Texte intégralBednall, Timothy. A Gentle Introduction to R. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/nkdwj37n3trpc469.
Texte intégralBednall, Timothy. A Gentle Introduction to R. Instats Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.61700/8851t6mqarw95469.
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