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Prediction of Water Vapor Condensation Heat Transfer in Horizontal Channels with Non-Condensable Gases using Machine Learning Methods
本研究开发了一种利用基于白金汉 定理推导出的无量纲参数构建的机器学习框架，旨在准确且高效地预测含有不凝结气体的水平通道内水蒸气冷凝传热，并证明了 XGBoost 算法在保持高精度的同时，即使在特征集减少的情况下，其表现也优于传统的关联式及其他模型。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
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