Makale detayı · 2020 · article
Comparison of support vector regression and random forest algorithms for estimating the SOFC output voltage by considering hydrogen flow rates
ISSN0360-3199
YÖKSİS
OpenAlex
Açık erişim · green
Üst %10
Yıl2020
Atıf94OpenAlex
Yüzdelik%92,6
FWCI3,181,00 = dünya ortalaması
Scopus (SJR)Q1
WoS (JCR)Q2
Veri kaynağı ayrımı
- YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
- YÖKSİS dergi adıINTERNATIONAL JOURNAL OF HYDROGEN ENERGY
- Katalog eşleşmesi (ISSN)International Journal of Hydrogen Energy
- OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)
Özet
Özet henüz derlenmedi; DergiPark / OpenAlex kuyruğu işlenince burada görünecek.
Konular
Atıflar
OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.
94atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)
Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 6 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).
- 2024 Performance prediction of experimental PEM electrolyzer using machine learning algorithmsAtıf 68 · OpenAlex
- 2024 Performance prediction of experimental PEM electrolyzer using machine learning algorithmsAtıf 68 · OpenAlex
- 2024 Performance prediction of experimental PEM electrolyzer using machine learning algorithmsAtıf 66 · OpenAlex
- 2021 Agnostic deep neural network approach to the estimation of hydrogen production for solar-powered systemsAtıf 63 · OpenAlex
- 2024 An innovative fuzzy logic based controller for solid oxide fuel cellsAtıf 11 · OpenAlex
- 2025 Exergy analysis of a sustainable system with a fourth-generation nuclear power plant based on radial basis function kernel support vector regression methodAtıf 3 · OpenAlex