"Data Mining and Machine Learning in Building Energy Analysis" - книга, которая фокусируется на использовании современных моделей искусственного интеллекта для решения проблем энергетической эффективности зданий. В книге рассматриваются недавно разработанные модели, включая подробные и упрощенные инженерные методы, статистические методы и методы искусственного интеллекта. Описываются также профили потребления энергии для одного или нескольких зданий. На основе этих данных обучаются и тестируются модели методом опорных векторов (SVM) для прогнозирования энергопотребления. Книга подойдет как начинающим, так и продвинутым читателям и будет полезна для дизайнеров зданий, инженеров и студентов.
In this book, Frederic Magoules presents up-to date data mining and machine learning models for analyzing the energy of buildings, focusing on energy issues in artificial intelligence. Although numerous approaches exist for dealing with this problem set, the book provides an overview of a few newly developed approaches. Among the methods examined, detailed and simplifying engineering techniques, as well as statistical approaches, are presented. Furthermore, it explains how artificial intelligence, specifically support vector machine techniques, can be used to find solutions to predicted results. Both novice and experienced readers as well as building engineers and students are valuable resources thanks to this text.
Электронная Книга «Data Mining and Machine Learning in Building Energy Analysis» написана автором Frédéric Magoules в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118577486
Описание книги от Frédéric Magoules
Focusing on up-to-date artificial intelligence models to solve building energy problems, Artificial Intelligence for Building Energy Analysis reviews recently developed models for solving these issues, including detailed and simplified engineering methods, statistical methods, and artificial intelligence methods. The text also simulates energy consumption profiles for single and multiple buildings. Based on these datasets, Support Vector Machine (SVM) models are trained and tested to do the prediction. Suitable for novice, intermediate, and advanced readers, this is a vital resource for building designers, engineers, and students.
