Zobrazeno 1 - 10
of 4 267
pro vyhledávání: '"Derivative-free Optimization"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Vol 16, Iss 9, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract The performance of global ocean biogeochemical models can be quantified as the misfit between modeled tracer distributions and observations, which is sought to be minimized during parameter optimization. These models are computationally expe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/901f5362e6ff4e05943b8b63dac18067
Publikováno v:
Results in Control and Optimization, Vol 16, Iss , Pp 100460- (2024)
Black-box optimization plays a pivotal role in addressing complex real-world problems where the underlying mathematical model is unknown or expensive to evaluate. In this context, this work presents a method to enhance the performance of derivative-f
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/46a17d162ee54b1f9d643701bae146f2
Autor:
Rafael Perez Martinez, Masaya Iwamoto, Kelly Woo, Zhengliang Bian, Roberto Tinti, Stephen Boyd, Srabanti Chowdhury
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 123224-123235 (2024)
In this paper, we address the problem of compact model parameter extraction to simultaneously extract tens of parameters via derivative-free optimization. Traditionally, parameter extraction is performed manually by dividing the complete set of param
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0dcf7a2591e947b6bcf6640c37b61d9e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Muhammed Maruf Öztürk
Publikováno v:
Vietnam Journal of Computer Science, Vol 10, Iss 03, Pp 303-328 (2023)
Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network has great potential to predict sequential data. Time series prediction is one of the most popular experimental subjects of LSTM. To this end, various LSTM algorithms have been developed to predict time ser
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6d5544a46b49471eb46596afe4fa46b8
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Carlos Luguesi, Eduardo Camponogara, Laio Oriel Seman, Jose Torreblanca Gonzalez, Valderi Reis Quietinho Leithardt
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 8950-8967 (2023)
The deployment of offshore platforms for the extraction of oil and gas from subsea reservoirs presents unique challenges, particularly when multiple platforms are connected by a subsea gas network. In the Santos basin, the aim is to maximize oil prod
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/444a00fc1c2543efab44db7d2227c3a5
Publikováno v:
COMPEL -The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 2022, Vol. 41, Issue 6, pp. 2022-2044.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.