9783030647537 - data-driven modelling of non-domestic buildings energy performance: supporting building retrofit planning (green energy and technology) von seyedzadeh, saleh; pour rahimian, farzad (4 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2022
Serie: Green Energy and Technology, Buch 283 von 432. Buch 283 von 432 - Green Energy and Technology
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 152,11
EUR 13,86 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2022
Serie: Green Energy and Technology, Buch 283 von 432. Buch 283 von 432 - Green Energy and Technology
- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 131,05
EUR 70,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 5 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance | Supporting Building Retrofit Planning | Saleh Seyedzadeh (u. a.) | Taschenbuch | Green Energy and Technology | xiv | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030647537 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartens…tr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing 2022
Serie: Green Energy and Technology, Buch 283 von 432. Buch 283 von 432 - Green Energy and Technology
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 149,79
EUR 61,33 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book outlines the data-driven modelling of building energy performance to support retrofit decision-making. It explains how to determine the appropriate machine learning (ML) model, explores the selection and expansion of a reasonable dataset an…d discusses the extraction of relevant features and maximisation of model accuracy.This bookdevelops a framework for the quick selection of a ML model based on the data and application. It also proposes a method for optimising ML models for forecasting buildings energy loads by employing multi-objective optimisation with evolutionary algorithms. The book then develops an energy performance prediction model for non-domestic buildings using ML techniques, as well as utilising a case study to lay out the process of model development. Finally, the book outlines a framework to choose suitable artificial intelligence methods for modelling building energy performances.This book is of use to both academics and practising energy engineers, as it provides theoretical and practical advice relating to data-driven modelling for energy retrofitting of non-domestic buildings.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2022
Serie: Green Energy and Technology, Buch 283 von 432. Buch 283 von 432 - Green Energy and Technology
- Softcover
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 229,87
EUR 9,06 VersandVersand innerhalb von USAAnzahl: 15 verfügbar
Zustand: New.
