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Predicting Turbulent Buoyant Jet Using Machine Learning Techniques

机译：使用机器学习技术预测湍流浮力射流

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In this paper, machine learning techniques are utilized to predict the temperature distribution in a vertical buoyant turbulent jet. Experimental results for five cases with different flow rates are reported. The results show that temperature behaves linearly along the vertical axis of the jet. Also, the thermal stratification phenomenon has been observed. Different machine learning techniques have been used to predict the temperature distribution in the induced vertical buoyant turbulent jet. The used machine learning including k-nearest neighbor algorithm (k-NN), artificial neural networks (ANNs), Support Vector Regression (SVR), and random forest (RF). It was found both SVR and RF methods are the best machine learning techniques to predict the temperature distribution in a vertical buoyant turbulent jet.
机译：在本文中，机器学习技术被用来预测垂直浮力湍流射流中的温度分布。报告了五种不同流速情况下的实验结果。结果表明，温度沿射流的垂直轴呈线性变化。另外，已经观察到热分层现象。已经使用不同的机器学习技术来预测诱导的垂直浮力湍流射流中的温度分布。使用的机器学习包括k最近邻算法（k-NN），人工神经网络（ANN），支持向量回归（SVR）和随机森林（RF）。发现SVR和RF方法都是预测垂直浮力湍流射流中温度分布的最佳机器学习技术。

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