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Prediction of Water Vapor Condensation Heat Transfer in Horizontal Channels with Non-Condensable Gases using Machine Learning Methods
본 연구는 버킹엄 정리에 의해 유도된 무차원 매개변수를 사용하여 비응축 가스가 존재하는 수평 채널에서의 수증기 응축 열전달을 정확하고 효율적으로 예측하는 머신러닝 프레임워크를 개발하였으며, XGBoost 알고리즘이 축소된 특징 집합을 사용하더라도 높은 정확도를 유지하면서 기존의 상관식 및 다른 모델들보다 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
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