An efficient local formulation for time-dependent PDEs
บทความในวารสาร
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Ahmad I., Ahsan M., Din Z., Ahmad M., Kumam P.
ผู้เผยแพร่: Springer Verlag (Germany) / Akadémiai Kiadó
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2019
วารสาร: Journal of Thermal Analysis and Calorimetry (1388-6150)
Volume number: 7
Issue number: 3
นอก: 1388-6150
eISSN: 1588-2926
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อ
In this study, a model is proposed by applying the least squares support vector machine (LSSVM). In addition, genetic algorithm is used for selection and optimization of hyperparameters that are embedded in the LSSVM model. In addition to temperature and concentration of nanoparticles, the parameters which are used in most of the modeling procedures for thermal conductivity, the effect of particle size is considered. By considering the size of nanoparticles as one of the input variables, a more comprehensive model is obtained which is applicable for wider ranges of influential factor on the thermal conductivity of the nanofluid. The coefficient of determination (R 2 ) for the introduced model is equal to 0.9902, and the mean squared error is 8.64 × 10 −4 for the thermal conductivity ratio of Al 2 O 3 /EG. © 2018, Akadémiai Kiadó, Budapest, Hungary.
คำสำคัญ
Least squares support vector machine, Thermal conductivity ratio
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่