Predicting the critical superconducting temperature using the random forest, MLP neural network, M5 model tree and multivariate linear regression

  1. Nieto, P.J.G.
  2. Gonzalo, E.G.
  3. García, L.A.M.
  4. Prado, L.Á.-D.
  5. Sánchez, A.B.
Zeitschrift:
Alexandria Engineering Journal

ISSN: 1110-0168

Datum der Publikation: 2024

Ausgabe: 86

Seiten: 144-156

Art: Artikel

DOI: 10.1016/J.AEJ.2023.11.034 GOOGLE SCHOLAR lock_openOpen Access editor
Datenquelle: Scopus