Zobrazeno 1 - 10
of 65
pro vyhledávání: '"RUNge Kutta optimizer"'
Autor:
Mehdi Jamei, Muhammad Hassan, Aitazaz A. Faroouqe, Mumtaz Ali, Masoud Karbasi, Gurjit S. Randhawa, Zaher Mundher Yaseen, Ross Dwyer
Publikováno v:
Results in Engineering, Vol 24, Iss , Pp 103297- (2024)
In this research, a novel explainable multi-level ensemble learning framework has been developed to accurately monitor the greenhouse gas (GHG) emission drivers of the Atlantic Canada's potato crop system i.e., Carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3183581ef6df471bba9343fbbaf14251
Autor:
Jamei, Mehdi a, c, i, ⁎, Hassan, Muhammad b, Faroouqe, Aitazaz A. a, b, ⁎, Ali, Mumtaz d, Karbasi, Masoud a, e, Randhawa, Gurjit S. f, Yaseen, Zaher Mundher g, h, Dwyer, Ross a
Publikováno v:
In Results in Engineering December 2024 24
Autor:
Ahmed M. Nassef, Essam H. Houssein, Bahaa El-din Helmy, Ahmed Fathy, Mamdouh L. Alghaythi, Hegazy Rezk
Publikováno v:
Energy Reports, Vol 8, Iss , Pp 7242-7262 (2022)
In this article, a new variant of a recent optimization algorithm namely Runge Kutta optimizer (RUN) is proposed to solve the partial shading condition in photovoltaic systems and global optimization. The RUN’s improvement is mainly to mitigate the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b913646109a4495dbe9f35c2c3a63426
Autor:
Muhyaddin Rawa, Zenah M. AlKubaisy, Sultan Alghamdi, Mohamed M. Refaat, Ziad M. Ali, Shady H.E. Abdel Aleem
Publikováno v:
Energy Reports, Vol 8, Iss , Pp 6457-6479 (2022)
This paper presents an integrated generation and transmission expansion planning (G&TEP) model embedding with energy storage systems (ESSs) to reduce G&TEP projects’ cost, enhance power system’s reliability, decrease carbon emission, and increase
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d96de4fdf3cf47a789ccb80b9fef8454
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Rahul Biswas, Manish Kumar, Raushan Kumar Singh, Majed Alzara, S.B.A. El Sayed, Mohamed Abdelmongy, Ahmed M. Yosri, Saif Eldeen A.S. Yousef
Publikováno v:
Case Studies in Construction Materials, Vol 18, Iss , Pp e02163- (2023)
In this study machine learning models are used that forecast the compressive strength of self-compacting concrete (SCC) depending on percentage replacement of cement by supplementary cementitious material. In order to predict the mechanical property
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/54c5970f20ea4bb69fd9636b7acfab78
Autor:
Huizhen Yang, Xiangdong Zang, Peng Chen, Xingliu Hu, Yongqiang Miao, Zhaojun Yan, Zhiguang Zhang
Publikováno v:
Photonics, Vol 11, Iss 1, p 29 (2023)
The correction of wavefront aberrations in wavefront sensorless (WFS-less) adaptive optical (AO) systems requires control algorithms that can ensure rapid convergence while maintaining effective correction capabilities. This paper proposes a novel co
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1a58e144c34f48bb925a0449af885d41
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Diagnostics, Vol 13, Iss 9, p 1621 (2023)
It is crucial to accurately categorize cancers using microarray data. Researchers have employed a variety of computational intelligence approaches to analyze gene expression data. It is believed that the most difficult part of the problem of cancer d
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8053b3e8148b4221abf41dee6310c620