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A CFD-driven machine learning approach for predicting PEM electrolyzer performance
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.fuel.2025.136479.png)
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摘要
En 中文
• 基于CFD的机器学习框架被开发用于PEM电解槽性能预测。
• 几种机器学习算法（SVM、MLP、M5P、Elastic Net）被比较性评估。
• 电流密度被预测为关键物理参数的函数。
• SVM模型在所测试的算法中表现出最高的预测精度。
• SVM模型在测试中实现了低预测误差，MAE为0.0202，RMSE为0.0371。
Keyword:
PEM electrolyzer
machine learning
CFD
predictive modeling
support vector machine
