A hybrid CNN-based feature engineering and GWO-optimised machine learning framework for performance prediction of ground–air heat exchangers

YAYIN ID:

10261588

KAPSAM AD:

Uluslararası

HAKEM TUR AD:

Hakemli

ENDEKS:

SCI-Expanded

MAKALE ADI:

A hybrid CNN-based feature engineering and GWO-optimised machine learning framework for performance prediction of ground–air heat exchangers

YAZAR ADI:

TAŞDELEN FATİH,AYAZ İBRAHİM,AYAZ EMİNE

DERGI ADI:

Journal of Building Engineering

YAYIN DILI ADI:

İngilizce

AY:

YIL:

2026

CILT:

124

SAYI:

116059

ILK SAYFA:

SON SAYFA:

ISSN:

2352-7102

ERISIM TURU AD:

Basılı+Elektronik

ALAN BILGISI:

Mühendislik Temel Alanı>Makine Mühendisliği>Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği>Yenilenebilir Enerji Sistemleri>Isı Transferi>Makine Öğrenmesi

YAZAR ID:

9506374

GUNCELLEME TARIHI:

2026-04-08 10:29:19

MAKALE TURU AD:

Özgün Makale

ERISIM LINKI:

https://doi.org/10.1016/j.jobe.2026.116059