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Obtain weighted values of solar stills’ environment factors by using supervised machine learning
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作者:
王云鹏
1,2
彭桂龙
1,2
杨诺
1,2
Swellam W. Sharshir
2,3
AbdAllah W. Kandeal
2,3
作者单位:
1.
华中科技大学能源与动力工程学院
2.
华中科技大学煤燃烧国家重点实验室
3.
卡夫雷谢克大学工程学院机械工程系
提交时间:
2021-03-26
摘要:
太阳能蒸馏器由于其简单的结构和环保的能力,近年来引起了越来越多的关注。在本研究中,利用一种成熟的机器学习算法——随机森林,得到环境因子对蒸发效率的加权值。为了检验随机森林与数学数据分析之间的先进性,我们采用了两种传统的数据科学方法——配对图法和皮尔逊相关分析法进行比较。分析中使用的实验数据来自2014年以来的约100篇文章。结果表明,热设计是实现太阳能高效蒸发的最重要因素。这将促进太阳能蒸馏器蒸发效率的研究。
海水淡化
纳米材料
机器学习
来自:
王云鹏
分类:
材料科学
>>
纳米科学和纳米技术
引用:
ChinaXiv:202009.00051
(或此版本
ChinaXiv:202009.00051V2
)
doi:10.12074/202009.00051
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202009.00051.V2
推荐引用方式:
王云鹏,彭桂龙,杨诺, Swellam W. Sharshir ,AbdAllah W. Kandeal .(2021).Obtain weighted values of solar stills’ environment factors by using supervised machine learning.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:202009.00051]
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[V2]
2021-03-26 14:36:01
ChinaXiv:202009.00051V2
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[V1]
2020-09-15 17:39:20
ChinaXiv:202009.00051v1
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