Predictive Power of Machine Learning for Optimizing Solar Water Heater Performance: The Potential Application of High-Throughput Screening
المؤلفون المشاركون
Liu, Zhijian
Li, Hao
Liu, Kejun
Zhang, Zhien
المصدر
International Journal of Photoenergy
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Predicting the performance of solar water heater (SWH) is challenging due to the complexity of the system.
Fortunately, knowledge-based machine learning can provide a fast and precise prediction method for SWH performance.
With the predictive power of machine learning models, we can further solve a more challenging question: how to cost-effectively design a high-performance SWH? Here, we summarize our recent studies and propose a general framework of SWH design using a machine learning-based high-throughput screening (HTS) method.
Design of water-in-glass evacuated tube solar water heater (WGET-SWH) is selected as a case study to show the potential application of machine learning-based HTS to the design and optimization of solar energy systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Hao& Liu, Zhijian& Liu, Kejun& Zhang, Zhien. 2017. Predictive Power of Machine Learning for Optimizing Solar Water Heater Performance: The Potential Application of High-Throughput Screening. International Journal of Photoenergy،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1168239
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Hao…[et al.]. Predictive Power of Machine Learning for Optimizing Solar Water Heater Performance: The Potential Application of High-Throughput Screening. International Journal of Photoenergy No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1168239
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Hao& Liu, Zhijian& Liu, Kejun& Zhang, Zhien. Predictive Power of Machine Learning for Optimizing Solar Water Heater Performance: The Potential Application of High-Throughput Screening. International Journal of Photoenergy. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1168239
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1168239
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر