Composite surrogate for likelihood-free bayesian optimisation in high-dimensional settings of activity-based transportation models
autor
Kuzmanovski, Vladimir
Hollmén, Jaakko
vastutusandmed
Vladimir Kuzmanovski and Jaakko Hollmén
allikas
Advances in Intelligent Data Analysis XIX : 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26–28, 2021 : proceedings
ilmumiskoht
Cham
kirjastus/väljaandja
Springer Nature
ilmumisaasta
2021
leheküljed
p. 171-183 : ill
seeria-sari
Lecture notes in computer science ; 12695
konverentsi nimetus, aeg
19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, April 26–28, 2021
konverentsi toimumispaik
Porto, Portugal
leitav
https://doi.org/10.1007/978-3-030-74251-5_14
märksõna
kõrgdimensionaalsed andmed
kalibreerimine
normaaljaotus
mudelid
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/25674
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85105887493&origin=inward&txGid=b766e0b39ee6feeb6dd1de80e9bf5505
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=LECT%20NOTES%20ARTIF%20INT&year=2005
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000722625800014
kvartiil
Q3
kategooria (üld)
Computer science
Arvutiteadus
Mathematics
Matemaatika
kategooria (alam)
Computer science. General computer science
Arvutiteadus. Üldine arvutiteadus
Mathematics. Theoretical computer science
Matemaatika. Teoreetiline arvutiteadus
võtmesõna
Bayesian optimisation
high-dimensional data
likelihood-free inference
random forest
transportation model
ISSN
0302-9743
ISBN
78-3-030-74250-8
märkused
Bibliogr.: 42 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
Targa linna tippkeskus
keel
inglise