Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng
Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng
ĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATRẤN BÌNH PHƯƠNG NHÂNPHÁT TRTÉN MÔ HÌNH ĐÒ HỌA BAYES (SBM VÀ DBM) KÉT HỌP THUẬT TOÁN MONTE CARLO -MARK Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng KOV CHAIN MONTE CARLO ĐÊ LựA CHỌN CHƯƠNG TRÌNH NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO TÓI ưu TRONG CÔNG TRÌNH XÂY DỤNGChuyên ngành: Quan lý xây dựngMà số: 60 58 03 02LUẬN VÃN THẠC sĩTP. HO CHỈ MINH, tháng 01 năm 2019CONG TRÌNH Được HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HOC BÁCH KHOA - ĐHQG - TP.HCMCán bộ hướng dần khoa học: TS. Ph Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng ạm Vù Hồng Sơn.Cán bộ chẩm nhận xét 1: PGS.TS Phạm Hồng LuânCán bộ chầm nhận xét 2: PGS.TS Nguyền Minh HàLuận văn Thạc sì được bảo vệ lại Trường Dại hPhát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng
ọc Bách Khoa - ĐHQG TPHCM. ngày 8 tháng 01 năm 2019.Thành phần Hội dồng dánh giá luận vãn thạc sĩ gồm:1PGS. TS Phạm Hồng Luân2PGS.TS Nguyền Minh Hả3PGĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATRẤN BÌNH PHƯƠNG NHÂNPHÁT TRTÉN MÔ HÌNH ĐÒ HỌA BAYES (SBM VÀ DBM) KÉT HỌP THUẬT TOÁN MONTE CARLO -MARK Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng ãn đà được sứa chùa (nếu có).CIIÚ TỊCH IIỌI ĐÓNGTRƯỞNG KHOA...........ĐẠI HOC QUÓC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XẢ HỘI CHỪ NGHỈA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOAĐộc lập - Tự do - Hạnh phúcNHIỆM VỤ LUẠN VĂN THẠC sĩIIọ tên học viên: Trần Bình Phương NhânMSHV: 1670146Ngày, tháng, năm sinh: 28-11-1992Nơi sinh: Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng TP. Hồ Chi MinhChuyên ngành: Quan lý xây dựngMà số: 60580302I.TÊN ĐẺ TÀI: Phát trièn mớ hình dồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán Monte CarloPhát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng
- Markov Chain Monte Carlo dề lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo lòi ưu trong công trình xây dựng.II.NHIẸM VỤ VÀ NỌI DUNG: Mục tiêu chinh cùa ngĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATRẤN BÌNH PHƯƠNG NHÂNPHÁT TRTÉN MÔ HÌNH ĐÒ HỌA BAYES (SBM VÀ DBM) KÉT HỌP THUẬT TOÁN MONTE CARLO -MARK Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng h năng lượng tái tạo (RE) bền vừng dáp ứng nhu cầu cùa cộng dồng trong khi xem xét không chi sự tổn tại cua tác dộng kinh tế mã côn ảnh hương dến tác dộng mòi trưởng vã vấn dề xà hội. Đe có dược mục tiêu trẽn, nghiên cứu nãy dề xuất một phương pháp ra quyết định lựa chọn nguồn năng lượng tái tạo the Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng o hai trường hợp sau. Trường hợp 1: dựa trên mò hình Bayes tĩnh- The Static Model Bayes (SBM). với thuật toán Monte Carlo (MCS) dê dánh giá. xếp hạngPhát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng
các nguồn năng lượng tái tạo (năm 2017). Trường hợp 2: gia dịnli bộ dừ liệu kháo sát cua các chuyên gia về các chi số nấng lượng bền vừng (SIs) (ùr năĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATRẤN BÌNH PHƯƠNG NHÂNPHÁT TRTÉN MÔ HÌNH ĐÒ HỌA BAYES (SBM VÀ DBM) KÉT HỌP THUẬT TOÁN MONTE CARLO -MARK Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng nte Carlo -MCMC) dê mò phong, dánh giá 9 bang xếp hạng cùa nguồn năng lượng tái tạo theo thời gian (từ năm 2009 dền 2017).III.NGÀY GIAO NIIIẸM vụ : 13-8-2018IV.NGÀY HOÀN I HÀNH NHIÊM VỤ: 14-12-2018V.CÁN Bộ HƯỚNG DẤN : TS. Phạm Vũ Hóng Sơn7/Z //CA/, ngày |V tháng Oỉ năm 20 ỉ 9.CẤN BỌ HƯỚNG DẤNCHÚ NII Phát triển mô hình đồ họa bayes (SBM và DBM) kết hợp thuật toán mote carlo markov chain monte carlo để lựa chọn chương trình năng lượng tái tạo tối ưu trong công trình xây dựng IẸM BỌ MÔN ĐÀO TẠOPhạm Vũ nồng SonTRƯỜNG KHOA......ĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATRẤN BÌNH PHƯƠNG NHÂNPHÁT TRTÉN MÔ HÌNH ĐÒ HỌA BAYES (SBM VÀ DBM) KÉT HỌP THUẬT TOÁN MONTE CARLO -MARKĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATRẤN BÌNH PHƯƠNG NHÂNPHÁT TRTÉN MÔ HÌNH ĐÒ HỌA BAYES (SBM VÀ DBM) KÉT HỌP THUẬT TOÁN MONTE CARLO -MARKGọi ngay
Chat zalo
Facebook