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Obtain weighted values of solar stills’ environment factors by using supervised machine learning

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摘要: 太阳能蒸馏器由于其简单的结构和环保的能力，近年来引起了越来越多的关注。在本研究中，利用一种成熟的机器学习算法——随机森林，得到环境因子对蒸发效率的加权值。为了检验随机森林与数学数据分析之间的先进性，我们采用了两种传统的数据科学方法——配对图法和皮尔逊相关分析法进行比较。分析中使用的实验数据来自2014年以来的约100篇文章。结果表明，热设计是实现太阳能高效蒸发的最重要因素。这将促进太阳能蒸馏器蒸发效率的研究。
海水淡化 纳米材料 机器学习

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[V2] 2021-03-26 14:36:01 ChinaXiv:202009.00051V2 下载全文
[V1] 2020-09-15 17:39:20 ChinaXiv:202009.00051v1 查看此版本 下载全文

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