Evaluation of three potential machine learning algorithms for predicting the velocity and turbulence intensity of a wind turbine wake
In this paper, three machine learning (ML) algorithms, Support Vector Regression (SVR), Artificial Neural Networks (ANN), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost), are validated to estimate the velocity and turbulence intensity of a wind turbine's wake at distinct downstream distances. To this e...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Purohit, Shantanu, Ng, Eddie Yin Kwee, Ijaz Fazil Syed Ahmed Kabir |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Mechanical and Aerospace Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/162096 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Effect of different atmospheric boundary layers on the wake characteristics of NREL Phase VI wind turbine
بواسطة: Ahmed Kabir, Ijaz Fazil Syed, وآخرون
منشور في: (2021) -
Machine learning-based approach to wind turbine wake prediction under yawed conditions
بواسطة: Gajendran, Mohan Kumar, وآخرون
منشور في: (2024) -
Modified log-wake law for turbulent flow in smooth pipes
بواسطة: Guo, J., وآخرون
منشور في: (2014) -
On the accuracy of uRANS and LES-Based CFD modeling approaches for rotor and wake aerodynamics of the (New) MEXICO wind turbine rotor phase-III
بواسطة: Purohit, Shantanu, وآخرون
منشور في: (2021) -
Application of modified log-wake law in nonzero-pressure- gradient turbulent boundary layers
بواسطة: MA QIAN
منشور في: (2010)