梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹
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2020年–今天
2024 [j6] 埃斯特·梅洛 , 朱利奥·巴佐拉·蒙特塞斯 , 霍尔盖尔·诺列加 , 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 :
通过集成分析和机器学习增强聚合物电解质燃料电池的故障检测。 能源信息。 7 ( 1 ) : 10 ( 2024 ) 2023 【c3】 朱利奥·巴佐拉·蒙特塞斯 , 罗桑格拉·凯塞多·奎罗斯 , 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 , 埃琳娜·巴贾尼亚·迪亚斯 , 罗杰利奥·洛贾-雅加尔 , 富兰克林·帕拉莱斯·布拉沃 :
通过机器学习预测模型预测克罗恩病患者的准确度。 SCCC公司 2023 : 1-6 2022 [j5] 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 , 哈维尔·帕加洛 , 约瑟夫·阿维拉 , 朱利奥·巴佐拉·蒙特塞斯 :
使用A-Star寻径算法计算二维多孔介质几何扭曲度的替代方法。 计算。 10 ( 4 ) : 59 ( 2022 ) 【j4】 朱利奥·巴佐拉·蒙特塞斯 , 胡安·戈梅斯·罗梅罗 , 安达卢兹岛 , 沃尔多·法贾多 :
利用人工神经网络进行水电产量预测:厄瓜多尔的应用案例。 神经计算。 申请。 34 ( 16 ) : 13253-13266 ( 2022 ) 【c2】 伊萨克·奥尔蒂斯·阿吉雷 , 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 , 朱利奥·巴佐拉·蒙特塞斯 :
集成学习模型在大学建筑能量时间序列中的应用。 LA-CCI公司 2022 : 1-6 2020 [j3] 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 , Víctor Velasc-Galarza公司 , 亚历克斯·罗梅罗·维拉 :
利用格子Boltzmann方法研究二维多孔介质中由于形态因素引起的水力扭曲度变化。 数学。 计算。 模拟。 169 : 74-87 ( 2020 ) 【c1】 朱利奥·巴佐拉·蒙特塞斯 , 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 , 莫尼卡·米特·莱昂 , 曼纽尔·弗洛雷斯-莫兰 :
使用长短记忆网络的建筑能耗:预测研究。 SCCC公司 2020 : 1-6
2010 – 2019
2019 [注2] 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 , 艾顿·莫昂 , 马丁安塔尔臣 :
多孔介质中质量传输现象的D2Q9和D2Q5晶格Boltzmann格式的比较研究。 计算。 数学。 申请。 78 ( 9 ) : 2886-2896 ( 2019 ) 2017 [j1] 梅肯·埃斯皮诺扎·阿恩达卢兹 , 马丁安塔尔臣 , 本特·桑登 :
使用格子Boltzmann方法对多孔介质流动进行计算时间和域大小分析。 计算。 数学。 申请。 74 ( 1 ) : 26-34 ( 2017 )