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基于機器學(xué)習(xí)的管內(nèi)流動冷凝壓降預(yù)測

工程熱物理學(xué)報 頁數(shù): 8 2024-11-15
摘要: 本文收集了含有廣泛流動壓降實驗數(shù)據(jù)的綜合數(shù)據(jù)庫用于驅(qū)動機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測壓降。該數(shù)據(jù)庫共包含1016個來自公開文獻的實驗數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)涵蓋了17種工質(zhì)及寬廣的測試工況。XGBoost和ANN兩種機器學(xué)習(xí)模型被用于擬合和預(yù)測壓降數(shù)據(jù),它們對測試集數(shù)據(jù)的平均絕對相對誤差(MARD)分別為11.51%和9.16%。此外,利用獲得的高準模型分析了各參數(shù)對壓降的影響權(quán)重,揭示了影響流動冷凝壓降... (共8頁)

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