Articles de revues sur le sujet « Predictive uncertainty quantification »
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Cacuci, Dan Gabriel. « Sensitivity Analysis, Uncertainty Quantification and Predictive Modeling of Nuclear Energy Systems ». Energies 15, no 17 (1 septembre 2022) : 6379. http://dx.doi.org/10.3390/en15176379.
Texte intégralCsillag, Daniel, Lucas Monteiro Paes, Thiago Ramos, João Vitor Romano, Rodrigo Schuller, Roberto B. Seixas, Roberto I. Oliveira et Paulo Orenstein. « AmnioML : Amniotic Fluid Segmentation and Volume Prediction with Uncertainty Quantification ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 13 (26 juin 2023) : 15494–502. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26837.
Texte intégralLew, Jiann-Shiun, et Jer-Nan Juang. « Robust Generalized Predictive Control with Uncertainty Quantification ». Journal of Guidance, Control, and Dynamics 35, no 3 (mai 2012) : 930–37. http://dx.doi.org/10.2514/1.54510.
Texte intégralKarimi, Hamed, et Reza Samavi. « Quantifying Deep Learning Model Uncertainty in Conformal Prediction ». Proceedings of the AAAI Symposium Series 1, no 1 (3 octobre 2023) : 142–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v1i1.27492.
Texte intégralAkitaya, Kento, et 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, no 3 (28 janvier 2024) : 423. http://dx.doi.org/10.3390/w16030423.
Texte intégralSingh, Rishabh, et Jose C. Principe. « Toward a Kernel-Based Uncertainty Decomposition Framework for Data and Models ». Neural Computation 33, no 5 (13 avril 2021) : 1164–98. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01372.
Texte intégralChen, Peng, et Nicholas Zabaras. « Adaptive Locally Weighted Projection Regression Method for Uncertainty Quantification ». Communications in Computational Physics 14, no 4 (octobre 2013) : 851–78. http://dx.doi.org/10.4208/cicp.060712.281212a.
Texte intégralOmagbon, Jericho, John Doherty, Angus Yeh, Racquel Colina, John O'Sullivan, Julian McDowell, Ruanui Nicholson, Oliver J. Maclaren et Michael O'Sullivan. « Case studies of predictive uncertainty quantification for geothermal models ». Geothermics 97 (décembre 2021) : 102263. http://dx.doi.org/10.1016/j.geothermics.2021.102263.
Texte intégralNitschke, C. T., P. Cinnella, D. Lucor et J. C. Chassaing. « Model-form and predictive uncertainty quantification in linear aeroelasticity ». Journal of Fluids and Structures 73 (août 2017) : 137–61. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfluidstructs.2017.05.007.
Texte intégralMirzayeva, A., N. A. Slavinskaya, M. Abbasi, J. H. Starcke, W. Li et M. Frenklach. « Uncertainty Quantification in Chemical Modeling ». Eurasian Chemico-Technological Journal 20, no 1 (31 mars 2018) : 33. http://dx.doi.org/10.18321/ectj706.
Texte intégralAlbi, Giacomo, Lorenzo Pareschi et 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.
Texte intégralKumar, Bhargava, Tejaswini Kumar, Swapna Nadakuditi, Hitesh Patel et Karan Gupta. « Comparing Conformal and Quantile Regression for Uncertainty Quantification : An Empirical Investigation ». International Journal of Computing and Engineering 5, no 5 (27 mai 2024) : 1–8. http://dx.doi.org/10.47941/ijce.1925.
Texte intégralGorle, Catherine. « Improving the predictive capability of building simulations using uncertainty quantification ». Science and Technology for the Built Environment 28, no 5 (28 mai 2022) : 575–76. http://dx.doi.org/10.1080/23744731.2022.2079261.
Texte intégralDelottier, Hugo, John Doherty et Philip Brunner. « Data space inversion for efficient uncertainty quantification using an integrated surface and sub-surface hydrologic model ». Geoscientific Model Development 16, no 14 (26 juillet 2023) : 4213–31. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-16-4213-2023.
Texte intégralGerber, Eric A. E., et Bruce A. Craig. « A mixed effects multinomial logistic-normal model for forecasting baseball performance ». Journal of Quantitative Analysis in Sports 17, no 3 (6 janvier 2021) : 221–39. http://dx.doi.org/10.1515/jqas-2020-0007.
Texte intégralWells, S., A. Plotkowski, J. Coleman, M. Rolchigo, R. Carson et M. J. M. Krane. « Uncertainty quantification for computational modelling of laser powder bed fusion ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1281, no 1 (1 mai 2023) : 012024. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1281/1/012024.
Texte intégralMa, Junwei, Xiao Liu, Xiaoxu Niu, Yankun Wang, Tao Wen, Junrong Zhang et Zongxing Zou. « Forecasting of Landslide Displacement Using a Probability-Scheme Combination Ensemble Prediction Technique ». International Journal of Environmental Research and Public Health 17, no 13 (3 juillet 2020) : 4788. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17134788.
Texte intégralFeng, Jinchao, Joshua L. Lansford, Markos A. Katsoulakis et Dionisios G. Vlachos. « Explainable and trustworthy artificial intelligence for correctable modeling in chemical sciences ». Science Advances 6, no 42 (octobre 2020) : eabc3204. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abc3204.
Texte intégralBanerjee, Sourav. « Uncertainty Quantification Driven Predictive Multi-Scale Model for Synthesis of Mycotoxins ». Computational Biology and Bioinformatics 2, no 1 (2014) : 7. http://dx.doi.org/10.11648/j.cbb.20140201.12.
Texte intégralRiley, Matthew E., et Ramana V. Grandhi. « Quantification of model-form and predictive uncertainty for multi-physics simulation ». Computers & ; Structures 89, no 11-12 (juin 2011) : 1206–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruc.2010.10.004.
Texte intégralZgraggen, Jannik, Gianmarco Pizza et Lilach Goren Huber. « Uncertainty Informed Anomaly Scores with Deep Learning : Robust Fault Detection with Limited Data ». PHM Society European Conference 7, no 1 (29 juin 2022) : 530–40. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3342.
Texte intégralKefalas, Marios, Bas van Stein, Mitra Baratchi, Asteris Apostolidis et Thomas Baeck. « End-to-End Pipeline for Uncertainty Quantification and Remaining Useful Life Estimation : An Application on Aircraft Engines ». PHM Society European Conference 7, no 1 (29 juin 2022) : 245–60. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3317.
Texte intégralSætrom, Jon, Joakim Hove, Jan-Arild Skjervheim et Jon Gustav Vabø. « Improved Uncertainty Quantification in the Ensemble Kalman Filter Using Statistical Model-Selection Techniques ». SPE Journal 17, no 01 (31 janvier 2012) : 152–62. http://dx.doi.org/10.2118/145192-pa.
Texte intégralOlalusi, Oladimeji B., et Panagiotis Spyridis. « Probabilistic Studies on the Shear Strength of Slender Steel Fiber Reinforced Concrete Structures ». Applied Sciences 10, no 19 (4 octobre 2020) : 6955. http://dx.doi.org/10.3390/app10196955.
Texte intégralDing, Jing, Yizhuang David Wang, Saqib Gulzar, Youngsoo Richard Kim et 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, no 4 (13 mars 2020) : 247–60. http://dx.doi.org/10.1177/0361198120910149.
Texte intégralDogulu, N., P. López López, D. P. Solomatine, A. H. Weerts et 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, no 9 (10 septembre 2014) : 10179–233. http://dx.doi.org/10.5194/hessd-11-10179-2014.
Texte intégralKarimanzira, Divas. « Probabilistic Uncertainty Consideration in Regionalization and Prediction of Groundwater Nitrate Concentration ». Knowledge 4, no 4 (25 septembre 2024) : 462–80. http://dx.doi.org/10.3390/knowledge4040025.
Texte intégralCacuci, 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.
Texte intégralCacuci, 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.
Texte intégralSlavinskaya, 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, no 3 (14 février 2017) : 2274–97. http://dx.doi.org/10.1021/acs.energyfuels.6b02319.
Texte intégralTran, Vinh Ngoc, et Jongho Kim. « Quantification of predictive uncertainty with a metamodel : toward more efficient hydrologic simulations ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 33, no 7 (juillet 2019) : 1453–76. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-019-01703-0.
Texte intégralWalz, Eva-Maria, Alexander Henzi, Johanna Ziegel et Tilmann Gneiting. « Easy Uncertainty Quantification (EasyUQ) : Generating Predictive Distributions from Single-Valued Model Output ». SIAM Review 66, no 1 (février 2024) : 91–122. http://dx.doi.org/10.1137/22m1541915.
Texte intégralHeringhaus, Monika E., Yi Zhang, André Zimmermann et Lars Mikelsons. « Towards Reliable Parameter Extraction in MEMS Final Module Testing Using Bayesian Inference ». Sensors 22, no 14 (20 juillet 2022) : 5408. http://dx.doi.org/10.3390/s22145408.
Texte intégralIncorvaia, Gabriele, Darryl Hond et Hamid Asgari. « Uncertainty Quantification of Machine Learning Model Performance via Anomaly-Based Dataset Dissimilarity Measures ». Electronics 13, no 5 (29 février 2024) : 939. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13050939.
Texte intégralMa, Junwei, Xiaoxu Niu, Huiming Tang, Yankun Wang, Tao Wen et Junrong Zhang. « Displacement Prediction of a Complex Landslide in the Three Gorges Reservoir Area (China) Using a Hybrid Computational Intelligence Approach ». Complexity 2020 (28 janvier 2020) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2624547.
Texte intégralNamadchian, Ali, Mehdi Ramezani et Yuanyuan Zou. « Uncertainty quantification of model predictive control for nonlinear systems with parametric uncertainty using hybrid pseudo-spectral method ». Cogent Engineering 6, no 1 (1 janvier 2019) : 1691803. http://dx.doi.org/10.1080/23311916.2019.1691803.
Texte intégralChen, Ming, Xinhu Zhang, Kechun Shen et 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, no 5 (14 mai 2022) : 670. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10050670.
Texte intégralShrestha, Durga L., Nagendra Kayastha, Dimitri Solomatine et Roland Price. « Encapsulation of parametric uncertainty statistics by various predictive machine learning models : MLUE method ». Journal of Hydroinformatics 16, no 1 (25 juillet 2013) : 95–113. http://dx.doi.org/10.2166/hydro.2013.242.
Texte intégralYe, Yanan, Alvaro Ruiz-Martinez, Peng Wang et Daniel M. Tartakovsky. « Quantification of Predictive Uncertainty in Models of FtsZ ring assembly in Escherichia coli ». Journal of Theoretical Biology 484 (janvier 2020) : 110006. http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2019.110006.
Texte intégralHasselman, Timothy, et George Lloyd. « A top-down approach to calibration, validation, uncertainty quantification and predictive accuracy assessment ». Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 197, no 29-32 (mai 2008) : 2596–606. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2007.07.031.
Texte intégralXie, Shulian, Feng Xue, Weimin Zhang et Jiawei Zhu. « Data-Driven Predictive Maintenance Policy Based on Dynamic Probability Distribution Prediction of Remaining Useful Life ». Machines 11, no 10 (25 septembre 2023) : 923. http://dx.doi.org/10.3390/machines11100923.
Texte intégralZhu, Hong-Yu, Gang Wang, Yi Liu et Ze-Kun Zhou. « Numerical investigation of transonic buffet on supercritical airfoil considering uncertainties in wind tunnel testing ». International Journal of Modern Physics B 34, no 14n16 (20 avril 2020) : 2040083. http://dx.doi.org/10.1142/s0217979220400834.
Texte intégralBoso, F., et D. M. Tartakovsky. « Learning on dynamic statistical manifolds ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 476, no 2239 (juillet 2020) : 20200213. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2020.0213.
Texte intégralDogulu, N., P. López López, D. P. Solomatine, A. H. Weerts et 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, no 7 (23 juillet 2015) : 3181–201. http://dx.doi.org/10.5194/hess-19-3181-2015.
Texte intégralPandey, Deep Shankar, et Qi Yu. « Evidential Conditional Neural Processes ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 9389–97. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26125.
Texte intégralDavis, Gary A., et 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, no 11 (16 juin 2019) : 583–92. http://dx.doi.org/10.1177/0361198119851747.
Texte intégralGupta, Ishank, Deepak Devegowda, Vikram Jayaram, Chandra Rai et Carl Sondergeld. « Machine learning regressors and their metrics to predict synthetic sonic and mechanical properties ». Interpretation 7, no 3 (1 août 2019) : SF41—SF55. http://dx.doi.org/10.1190/int-2018-0255.1.
Texte intégralGuerra, Gabriel, Fernando A. Rochinha, Renato Elias, Daniel de Oliveira, Eduardo Ogasawara, Jonas Furtado Dias, Marta Mattoso et 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, no 1 (2012) : 53–71. http://dx.doi.org/10.1615/int.j.uncertaintyquantification.v2.i1.50.
Texte intégralPeltz, James J., Dan G. Cacuci, Aurelian F. Badea et Madalina C. Badea. « Predictive Modeling Applied to a Spent Fuel Dissolver Model—II : Uncertainty Quantification and Reduction ». Nuclear Science and Engineering 183, no 3 (1 juillet 2016) : 332–46. http://dx.doi.org/10.13182/nse15-99.
Texte intégralKasiviswanathan, K. S., et K. P. Sudheer. « Quantification of the predictive uncertainty of artificial neural network based river flow forecast models ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 27, no 1 (28 juin 2012) : 137–46. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-012-0600-2.
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