Prediction and evaluation of energy and exergy efficiencies of a nanofluid-based photovoltaic-thermal system with a needle finned serpentine channel using random forest machine learning approach - Université Paris-Est-Créteil-Val-de-Marne Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Engineering Analysis with Boundary Elements Année : 2023

Prediction and evaluation of energy and exergy efficiencies of a nanofluid-based photovoltaic-thermal system with a needle finned serpentine channel using random forest machine learning approach

Yuanlei Si
  • Fonction : Auteur
Frantisek Brumercik
  • Fonction : Auteur
Chunsheng Yang
  • Fonction : Auteur
Adam Glowacz
  • Fonction : Auteur
Zhenjun Ma
  • Fonction : Auteur
Patrick Siarry
  • Fonction : Auteur
Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents
SIMO
Maciej Sulowicz
  • Fonction : Auteur
Munish Kumar Gupta
  • Fonction : Auteur
Zhixiong Li

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Informatique [cs]

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https://hal.u-pec.fr/hal-04509007

Soumis le : lundi 18 mars 2024-11:21:12

Dernière modification le : mardi 19 mars 2024-03:12:53

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Dates et versions

hal-04509007 , version 1 (18-03-2024)

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Citer

Yuanlei Si, Frantisek Brumercik, Chunsheng Yang, Adam Glowacz, Zhenjun Ma, et al.. Prediction and evaluation of energy and exergy efficiencies of a nanofluid-based photovoltaic-thermal system with a needle finned serpentine channel using random forest machine learning approach. Engineering Analysis with Boundary Elements, 2023, 151, pp.328-343. ⟨10.1016/j.enganabound.2023.03.009⟩. ⟨hal-04509007⟩

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