Prediction of Water Vapor Condensation Heat Transfer in Horizontal Channels with Non-Condensable Gases using Machine Learning Methods
यह अध्ययन गैर-संघनन गैसों (non-condensable gases) के साथ क्षैतिज चैनलों में जल वाष्प संघनन ऊष्मा स्थानांतरण की सटीक और कुशल भविष्यवाणी करने के लिए बकमिंग प्रमेय (Buckingham theorem) से प्राप्त आयामहीन मापदंडों का उपयोग करते हुए एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि XGBoost एल्गोरिदम पारंपरिक सहसंबंधों और अन्य मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है और कम फीचर सेट के साथ भी उच्च सटीकता बनाए रखता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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