Buchumschlag

Development of model of plant for measuring dispersivity of material in energy-carrier flow based on regression analysis

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2017
1. Verfasser:	E. V. Ternovaja
Format:	Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	2017
Schriftenreihe:	Technical mechanics
Online Zugang:	http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000889354
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine \| LibNAS

Institution

Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNAS

Ähnliche Einträge

Statistical Analysis Dataset Based on Taguchi Design and Regression Modeling
von: Kolesnyk, Vitalii, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ENERGY COMMITMENT: A PLANNING OF ENERGY CARRIER BASED ON ENERGY CONSUMPTION
von: Dehghani, M., et al.
Veröffentlicht: (2019)

Energy commitment: a planning of energy carrier based on energy consumption
von: Dehghani, M., et al.
Veröffentlicht: (2019)

Methods for construction of regression models based on fuzzy data
von: S. V. Yershov, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Synthesis of Logisitic Regression, Based on Self-Organisation Principles of Models
von: E. A. Nastenko, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Efficiency comparison of two consistent estimators in nonlinear regression model with small measurement errors
von: Malenko, A.
Veröffentlicht: (2007)

Using Regression Models of Financing Innovative Enterprise Development
von: A. H. Korbutiak
Veröffentlicht: (2012)

Corrected T(q)-Likelihood Estimator in a Generalized Linear Structural Regression Model with Measurement Errors
von: A. V. Savchenko
Veröffentlicht: (2014)

Corrected $T(q)$-Likelihood Estimator in a Generalized Linear Structural Regression Model with Measurement Errors
von: Savchenko, A. V., et al.
Veröffentlicht: (2014)

Application of regression analysis to build the model drift conversion function thermocouples
von: V. O. Yeromenko, et al.
Veröffentlicht: (2013)

The thermogravimetric analysis of nanoporous carbon materials used as effective catalyst carrier
von: A. V. Melnichuk, et al.
Veröffentlicht: (2016)

The method to construct fuzzy regression model based on LARS for selection of significant features
von: A. L. Erokhin, et al.
Veröffentlicht: (2016)

Development of Thermal Technology for Dispersed Materials Processing
von: K. P. Kostohryz, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Research of thermophisical features of plant with liquid heat carrier for production of polimeric models
von: O. A. Jakovyshin
Veröffentlicht: (2009)

Regression analysis of complex iron ore dehydration
von: V. P. Nadutyj, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Review of potential sources for obtaining energy carriers and mineral raw materials in outer space
von: K. A. Bezruchko
Veröffentlicht: (2022)

PLANNING OF ENERGY CARRIERS BASED ON FINAL ENERGY CONSUMPTION USING DYNAMIC PROGRAMMING AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
von: Dehghani, M., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Planning of energy carriers based on final energy consumption using dynamic programming and particle swarm optimization
von: Dehghani, M., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Prognostication of the state of population of plants of herb-undershrub layer in forest area on the basis of correlation-regressive model
von: I. M. Kovalenko
Veröffentlicht: (2007)

Analysis and Optimization of Energy Processes in Dispersed Electrical Power Systems
von: S. P. Denysiuk
Veröffentlicht: (2016)

Longitudinal dispersion in wave-current-vegetation flow
von: Sandeep Patil, et al.
Veröffentlicht: (2009)

Statistical Tests for the Order of a Regression Model Based on a Single Series of Observations
von: Shlepakov, D. V., et al.
Veröffentlicht: (2000)

Regression Model of Ecological Backpack Ukrainian Coal
von: Yu. Cherevatskyi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Identification of regularized models in the linear regression class
von: V. F. Gubarev, et al.
Veröffentlicht: (2021)

The Algorithm of Checking for Correctness of Spline Regression Model
von: Yu. Savkina
Veröffentlicht: (2017)

On the Square-Integrable Measure of the Divergence of Two Nuclear Estimations of the Bernoulli Regression Functions
von: P. K. Babilua, et al.
Veröffentlicht: (2015)

On the Square-Integrable Measure of the Divergence of Two Nuclear Estimations of the Bernoulli Regression Functions
von: Babilua, P., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Wind energy flow analysis in Ecuador Republic
von: Z. K. Sandoval
Veröffentlicht: (2015)

Balance and optimization model of interconnected energy carrier transmitting and distributing systems in the context of general energy balance
von: Novoseltsev A.V., et al.
Veröffentlicht: (2009)

Mechanical properties of dispersed and laminar composite materials on copper and molybdenum base
von: N. I. Grechanjuk, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Diamond polycrystalline composite material with dispersion-hardened nickel_based additive
von: E. E. Ashkinazi, et al.
Veröffentlicht: (2013)

Simulation of Hydraulic Resistance of High - Concentrated Disperse Flow
von: Yatsenko V.P.
Veröffentlicht: (2000)

Diffusion approximation of stochastic Markov models with persistent regression
von: Koroliuk, D., et al.
Veröffentlicht: (1995)

Algorithms of Multifactorial Regression Modeling in Ecological and Hygienic Studies
von: Antonomov, M.Yu., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Algorithms of Multifactorial Regression Modeling in Ecological and Hygienic Studies
von: M. Y. Antonomov, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Consistency of M-estimates in general nonlinear regression models
von: Ivanov, A.V., et al.
Veröffentlicht: (2007)

Diffusion approximation of stochastic Markov models with persistent regression
von: Koroliuk, D., et al.
Veröffentlicht: (1995)

Similarities and differences in the construction of dispersion laws for charge carriers in semiconductor crystals and adiabatic potentials in molecules
von: Bercha, S.A., et al.
Veröffentlicht: (2014)

Predictions of macroeconomic indicators based on matrix multiple regression: examples
von: I. M. Nazaraha
Veröffentlicht: (2018)

Correlation-Regression Analysis of Innovation Factor Influence on GDP Growth
von: T. V. Marchenko
Veröffentlicht: (2022)