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Salehghaffari, S., et 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, no 10 (8 janvier 2013) : 2165–81. http://dx.doi.org/10.1177/0954406212473390.
Texte intégralVallam, P., X. S. Qin et 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.
Texte intégralGuo, Xianpeng, Dezhi Wang, Lilun Zhang, Yongxian Wang, Wenbin Xiao et Xinghua Cheng. « Uncertainty Quantification of Underwater Sound Propagation Loss Integrated with Kriging Surrogate Model ». International Journal of Signal Processing Systems 5, no 4 (décembre 2017) : 141–45. http://dx.doi.org/10.18178/ijsps.5.4.141-145.
Texte intégralFranck, Isabell M., et P. S. Koutsourelakis. « Constitutive model error and uncertainty quantification ». PAMM 17, no 1 (décembre 2017) : 865–68. http://dx.doi.org/10.1002/pamm.201710400.
Texte intégralde Vries, Douwe K., et Paul M. J. Den Van Hof. « Quantification of model uncertainty from data ». International Journal of Robust and Nonlinear Control 4, no 2 (1994) : 301–19. http://dx.doi.org/10.1002/rnc.4590040206.
Texte intégralKamga, P. H. T., B. Li, M. McKerns, L. H. Nguyen, M. Ortiz, H. Owhadi et T. J. Sullivan. « Optimal uncertainty quantification with model uncertainty and legacy data ». Journal of the Mechanics and Physics of Solids 72 (décembre 2014) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmps.2014.07.007.
Texte intégralLiu, Chang, et Duane A. McVay. « Continuous Reservoir-Simulation-Model Updating and Forecasting Improves Uncertainty Quantification ». SPE Reservoir Evaluation & ; Engineering 13, no 04 (12 août 2010) : 626–37. http://dx.doi.org/10.2118/119197-pa.
Texte intégralCheng, Xi, Clément Henry, Francesco P. Andriulli, Christian Person et 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, no 7 (9 avril 2020) : 2586. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17072586.
Texte intégralSun, Xianming, et Michèle Vanmaele. « Uncertainty Quantification of Derivative Instruments ». East Asian Journal on Applied Mathematics 7, no 2 (mai 2017) : 343–62. http://dx.doi.org/10.4208/eajam.100316.270117a.
Texte intégralHerty, Michael, et Elisa Iacomini. « Uncertainty quantification in hierarchical vehicular flow models ». Kinetic and Related Models 15, no 2 (2022) : 239. http://dx.doi.org/10.3934/krm.2022006.
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 intégralChung, Gunhui, Kyu Bum Sim et Eung Seok Kim. « Uncertainty Quantification Index of SWMM Model Parameters ». Journal of the Korean Water Resources Association 48, no 2 (28 février 2015) : 105–14. http://dx.doi.org/10.3741/jkwra.2015.48.2.105.
Texte intégralYAMAZAKI, Wataru. « Uncertainty Quantification via Variable Fidelity Kriging Model ». JOURNAL OF THE JAPAN SOCIETY FOR AERONAUTICAL AND SPACE SCIENCES 60, no 2 (2012) : 80–88. http://dx.doi.org/10.2322/jjsass.60.80.
Texte intégralYe, Ming, Philip D. Meyer, Yu-Feng Lin et Shlomo P. Neuman. « Quantification of model uncertainty in environmental modeling ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 24, no 6 (28 avril 2010) : 807–8. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-010-0377-0.
Texte intégralAdhikari, S. « On the quantification of damping model uncertainty ». Journal of Sound and Vibration 306, no 1-2 (septembre 2007) : 153–71. http://dx.doi.org/10.1016/j.jsv.2007.05.022.
Texte intégralFarmer, C. L. « Uncertainty quantification and optimal decisions ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 473, no 2200 (avril 2017) : 20170115. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2017.0115.
Texte intégralWang, Jiajia, Hao Chen, Jing Ma et 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.
Texte intégralLiu, Xuejun, Hailong Tang, Xin Zhang et Min Chen. « Gaussian Process Model-Based Performance Uncertainty Quantification of a Typical Turboshaft Engine ». Applied Sciences 11, no 18 (8 septembre 2021) : 8333. http://dx.doi.org/10.3390/app11188333.
Texte intégralMueller, Michael E., et Venkat Raman. « Model form uncertainty quantification in turbulent combustion simulations : Peer models ». Combustion and Flame 187 (janvier 2018) : 137–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.combustflame.2017.09.011.
Texte intégralLei, 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, no 2173 (25 mai 2020) : 20190349. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2019.0349.
Texte intégralTuczyński, Tomasz, et Jerzy Stopa. « Uncertainty Quantification in Reservoir Simulation Using Modern Data Assimilation Algorithm ». Energies 16, no 3 (20 janvier 2023) : 1153. http://dx.doi.org/10.3390/en16031153.
Texte intégralWang, 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 (novembre 2019) : vi172—vi173. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noz175.721.
Texte intégralHu, Juxi, Lei Wang et Xiaojun Wang. « Non-Probabilistic Uncertainty Quantification of Fiber-Reinforced Composite Laminate Based on Micro- and Macro-Mechanical Analysis ». Applied Sciences 12, no 22 (18 novembre 2022) : 11739. http://dx.doi.org/10.3390/app122211739.
Texte intégralZimoń, Małgorzata, Robert Sawko, David Emerson et Christopher Thompson. « Uncertainty Quantification at the Molecular–Continuum Model Interface ». Fluids 2, no 1 (21 mars 2017) : 12. http://dx.doi.org/10.3390/fluids2010012.
Texte intégralNaozuka, Gustavo Taiji, Emanuelle Arantes Paixão, João Vitor Oliveira Silva, Maurício Pessoa da Cunha Menezes et Regina Cerqueira Almeida. « Model Comparison and Uncertainty Quantification in Tumor Growth ». Trends in Computational and Applied Mathematics 22, no 3 (2 septembre 2021) : 495–514. http://dx.doi.org/10.5540/tcam.2021.022.03.00495.
Texte intégralLew, Jiann-Shiun, Lee H. Keel et Jer-Nan Juang. « Quantification of parametric uncertainty via an interval model ». Journal of Guidance, Control, and Dynamics 17, no 6 (novembre 1994) : 1212–18. http://dx.doi.org/10.2514/3.21335.
Texte intégralWang, Hai, et David A. Sheen. « Combustion kinetic model uncertainty quantification, propagation and minimization ». Progress in Energy and Combustion Science 47 (avril 2015) : 1–31. http://dx.doi.org/10.1016/j.pecs.2014.10.002.
Texte intégralPark, Inseok, Hemanth K. Amarchinta et Ramana V. Grandhi. « A Bayesian approach for quantification of model uncertainty ». Reliability Engineering & ; System Safety 95, no 7 (juillet 2010) : 777–85. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2010.02.015.
Texte intégralLi, Jing, et Panos Stinis. « Mesh refinement for uncertainty quantification through model reduction ». Journal of Computational Physics 280 (janvier 2015) : 164–83. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcp.2014.09.021.
Texte intégralShen, Maohao, Yuheng Bu, Prasanna Sattigeri, Soumya Ghosh, Subhro Das et Gregory Wornell. « Post-hoc Uncertainty Learning Using a Dirichlet Meta-Model ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 9772–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26167.
Texte intégralBerends, Koen D., Menno W. Straatsma, Jord J. Warmink et Suzanne J. M. H. Hulscher. « Uncertainty quantification of flood mitigation predictions and implications for interventions ». Natural Hazards and Earth System Sciences 19, no 8 (13 août 2019) : 1737–53. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-19-1737-2019.
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 intégralRajaraman, Sivaramakrishnan, Ghada Zamzmi, Feng Yang, Zhiyun Xue, Stefan Jaeger et Sameer K. Antani. « Uncertainty Quantification in Segmenting Tuberculosis-Consistent Findings in Frontal Chest X-rays ». Biomedicines 10, no 6 (4 juin 2022) : 1323. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10061323.
Texte intégralZou, Q., et 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 mai 2022) : 335–41. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b2-2022-335-2022.
Texte intégralTang, Hesheng, Dawei Li, Lixin Deng et Songtao Xue. « Evidential uncertainty quantification of the Park–Ang damage model in performance based design ». Engineering Computations 35, no 7 (1 octobre 2018) : 2480–501. http://dx.doi.org/10.1108/ec-11-2017-0466.
Texte intégralGerstoft, Peter, et Ishan D. Khurjekar. « Uncertainty quantification for acoustical problems ». Journal of the Acoustical Society of America 155, no 3_Supplement (1 mars 2024) : A213. http://dx.doi.org/10.1121/10.0027342.
Texte intégralVerdonck, H., O. Hach, J. D. Polman, O. Braun, C. Balzani, S. Müller et J. Rieke. « -An open-source framework for the uncertainty quantification of aeroelastic wind turbine simulation tools ». Journal of Physics : Conference Series 2265, no 4 (1 mai 2022) : 042039. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2265/4/042039.
Texte intégralTian, Yudong, Grey S. Nearing, Christa D. Peters-Lidard, Kenneth W. Harrison et Ling Tang. « Performance Metrics, Error Modeling, and Uncertainty Quantification ». Monthly Weather Review 144, no 2 (1 février 2016) : 607–13. http://dx.doi.org/10.1175/mwr-d-15-0087.1.
Texte intégralMarepally, Koushik, Yong Su Jung, James Baeder et Ganesh Vijayakumar. « Uncertainty quantification of wind turbine airfoil aerodynamics with geometric uncertainty ». Journal of Physics : Conference Series 2265, no 4 (1 mai 2022) : 042041. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2265/4/042041.
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 intégralMannina, Giorgio, et Gaspare Viviani. « An urban drainage stormwater quality model : Model development and uncertainty quantification ». Journal of Hydrology 381, no 3-4 (février 2010) : 248–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.11.047.
Texte intégralPirot, Guillaume, Ranee Joshi, Jérémie Giraud, Mark Douglas Lindsay et Mark Walter Jessell. « loopUI-0.1 : indicators to support needs and practices in 3D geological modelling uncertainty quantification ». Geoscientific Model Development 15, no 12 (20 juin 2022) : 4689–708. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-15-4689-2022.
Texte intégralKaplan, David. « On the Quantification of Model Uncertainty : A Bayesian Perspective ». Psychometrika 86, no 1 (mars 2021) : 215–38. http://dx.doi.org/10.1007/s11336-021-09754-5.
Texte intégralJung, Yeong-Ki, Kyoungsik Chang et Jae Hyun Bae. « Uncertainty Quantification of GEKO Model Coefficients on Compressible Flows ». International Journal of Aerospace Engineering 2021 (7 juin 2021) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9998449.
Texte intégralKampouris, Konstantinos, Vassilios Vervatis, John Karagiorgos et Sarantis Sofianos. « Oil spill model uncertainty quantification using an atmospheric ensemble ». Ocean Science 17, no 4 (15 juillet 2021) : 919–34. http://dx.doi.org/10.5194/os-17-919-2021.
Texte intégralOsypov, Konstantin, Yi Yang, Aimé Fournier, Natalia Ivanova, Ran Bachrach, Can Evren Yarman, Yu You, Dave Nichols et Marta Woodward. « Model-uncertainty quantification in seismic tomography : method and applications ». Geophysical Prospecting 61, no 6 (19 août 2013) : 1114–34. http://dx.doi.org/10.1111/1365-2478.12058.
Texte intégralIslam, Tanvir, Prashant K. Srivastava et 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, no 12 (décembre 2016) : 5888–92. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2016.2557303.
Texte intégralLiu, D. S., et H. G. Matthies. « Uncertainty quantification with spectral approximations of a flood model ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 10 (1 juin 2010) : 012208. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/10/1/012208.
Texte intégralLi, Mingyang, et Zequn Wang. « Surrogate model uncertainty quantification for reliability-based design optimization ». Reliability Engineering & ; System Safety 192 (décembre 2019) : 106432. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2019.03.039.
Texte intégralHariri-Ardebili, M. A., et V. E. Saouma. « Sensitivity and uncertainty quantification of the cohesive crack model ». Engineering Fracture Mechanics 155 (avril 2016) : 18–35. http://dx.doi.org/10.1016/j.engfracmech.2016.01.008.
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