Predictive Capability Assessment of Probabilistic Machine Learning Models for Density Prediction of Conventional and Synthetic Jet Fuels

Hall, Clemens und Rauch, Bastian und Bauder, Uwe und Le Clercq, Patrick und Aigner, Manfred (2021) Predictive Capability Assessment of Probabilistic Machine Learning Models for Density Prediction of Conventional and Synthetic Jet Fuels. Energy and Fuels, 35, Seiten 2520-2530. ACS Publications. doi: 10.1021/acs.energyfuels.0c03779. ISSN 0887-0624.

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Offizielle URL: https:\\doi.dx.org/10.1021/acs.energyfuels.0c03779

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Predictive Capability Assessment of Probabilistic Machine Learning Models for Density Prediction of Conventional and Synthetic Jet Fuels

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Hall, Clemens	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Rauch, Bastian	NICHT SPEZIFIZIERT	https://orcid.org/0000-0002-1393-5943	NICHT SPEZIFIZIERT
Bauder, Uwe	NICHT SPEZIFIZIERT	https://orcid.org/0000-0002-5019-6043	NICHT SPEZIFIZIERT
Le Clercq, Patrick	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Aigner, Manfred	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

21 Januar 2021

Erschienen in:

Energy and Fuels

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

DOI:

10.1021/acs.energyfuels.0c03779

Seitenbereich:

Seiten 2520-2530

Verlag:

ACS Publications

ISSN:

0887-0624

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

probabilistic, machine learning, predictive capability, density, jet fuels

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Luftfahrt

HGF - Programmthema:

Umweltschonender Antrieb

DLR - Schwerpunkt:

Luftfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

L CP - Umweltschonender Antrieb

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

L - Virtuelles Triebwerk

Standort:

Stuttgart

Institute & Einrichtungen:

Institut für Verbrennungstechnik > Mehrphasenströmung und Alternative Treibstoffe

Hinterlegt von:

Geigle, Dr. Klaus Peter

Hinterlegt am:

10 Sep 2021 08:29

Letzte Änderung:

04 Dez 2023 12:41

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