Veer Bahadur Singh Purvanchal 大学,Jaunpur-222003 个人信息 父亲姓名:Sri Ramashish Yadav 母亲姓名:Smt. Ambika Yadav 出生日期:1980 年 1 月 30 日 电子邮件:pkyadawa@gmail.com、pkyadawa@rediffmail.com 永久地址:Vill & Post- Basadila Pandey,District- KushiNagar(UP) 手机号码。电话:+91 -8700141797, 9990665616
Mahgoub,S.,Cacciottolo,T.,Hydes,T.,Hardy,T.,McGinty,G.,Tavabie,O.,Cathcart,J.,Premathilaka,C.,Mukhopadhya,A.,A.国家NAFLD管理研究确定了2019年至2022年之间英国提供护理的差异。JHEP报告,5(12)。https://doi.org/10.1016/j.jhepr.2023.100897
荷兰埃因霍温埃因霍温理工大学在 SEBAN 联盟框架内:飞利浦、IMEC、TMSi、STW • 智能能源体域网络 (SEBAN) 是一种家庭妊娠监测系统,使用(胎儿)心电图 (fECG) 和子宫电图 (EHG)。 • 收集利益相关者的项目需求。 • 进行用户研究,根据用户需求(准妈妈和看护者)收集设计需求。 • 迭代设计一款舒适、不显眼的纺织服装,并集成柔性电子设备。 • 用户对系统进行评估并根据用户的反馈进行改进。 • 与不同的行业合作伙伴进行团队和项目管理。
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地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率,而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施,本研究对六种机器学习算法进行了全面评估,包括极端梯度提升(XGBoost),决策树,广义回归神经网络,极端的随机树,径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标,包括确定系数(R 2)得分,均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和差异(VAF)来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain(Northerian Plain(Northerian Plain)(Northerev)(easterth)的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中,XGBoost成为一个预测的示例,在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数,始终为0.788,MAE为0.587,MAE为0.587,MAPE,MAPE为1.909,MAPE为1.909,高VAF为99.30,其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是,其他四个模型的性能比XGBoost稍弱,而弹性网显示中等的预测能力,这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析,以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比,Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能,统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择,准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中,碳酸氢盐在0.51时的最高显着性,这对于准确的温度预测至关重要,因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献,也起着重要作用,因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08,对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之,在下部弗里利亚平原中,碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值,并突出了对温度的最重要影响。
还可以添加直线和曲线来拟合散点图 左边是线性回归(直线显示两个变量之间的关系),右边是样条回归(平滑的曲线显示两个变量之间的关系)变量)
艾纳尔迪·亚历山德罗·阿莱鲁佐·吉安卢卡·巴尔卡·埃马努埃莱·博纳·达维德·西斯泰尼诺·路易吉·德尔皮亚诺·戴维德·德·斯特凡诺·马特奥·德·特兰·乔治·菲利皮·马特奥·福尔特·皮尔马特奥·吉迪·曼努埃尔·拉·贝拉·埃马努埃拉·马夫奇·马尔科·马尔德拉·费德里科·马丁·贝拉斯克斯·安东尼奥·马扎·塞萨尔·穆戈尼·奇亚拉·帕斯切罗·马特奥·彭尼西·安德里亚·桑托罗·亚历山德罗·斯卡尔伊塞·安东尼奥·斯坎塞拉洛伦佐·西比拉·马里奥·西卡安德里亚·西耶纳 安德里亚·塔利亚尼 吉安卢卡·塔尔迪蒂·西蒙
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