Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 85

Работа: Machine learning-based optimization and dynamic performance analysis of a hybrid geothermal-solar multi-output system for electricity, cooling, desalinated water, and hydrogen production: A case study

  1. State of the Art of Machine Learning Models in Energy Systems, a Systematic Review

    Amir Mosavi, Mohsen Salimi, Sina Ardabili +3

    Обзорная статья2019Цитирований: 5
    ABI
  2. Thermal analysis of ME—TVC+MEE desalination systems

    F.N. Alasfour, M.A. Darwish, A.O. Bin Amer

    Статья2005Цитирований: 5
    ABI
  3. Machine Learning and Deep Learning in Energy Systems: A Review

    Mohammad Mahdi Forootan, Iman Larki, Rahim Zahedi +1

    Обзорная статья2022Цитирований: 5
    ABI
  4. Optimum thermal design of humidification dehumidification desalination systems

    Mostafa H. Sharqawy, Mohamed A. Antar, Syed M. Zubair +1

    Статья2014Цитирований: 4
    ABI
  5. A 1-D analysis of ejector performance

    Bin‐Juine Huang, Jan-Shun Chang, Cheng Wang +1

    Статья1999Цитирований: 4
    ABI
  6. Exergy and thermo-economic analysis for MED-TVC desalination systems

    Mohamed L. Elsayed, Osama Mesalhy, Ramy H. Mohammed +1

    Статья2018Цитирований: 4
    ABI
  7. Thermoeconomic modeling and artificial neural network optimization of Afyon geothermal power plant

    Ceyhun Yılmaz, İsmail Koyuncu

    Статья2020Цитирований: 3
    ABI
  8. Ejector refrigeration: A comprehensive review

    Giorgio Besagni, Riccardo Mereu, Fabio Inzoli

    Обзорная статья2015Цитирований: 3
    ABI
  9. Reducing energy demand: A review of issues, challenges and approaches

    Steve Sorrell

    Обзорная статья2015Цитирований: 3
    ABI