Artificial Intelligence for Building Energy Analysis : Towards High Performance Computing
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Jul 2016, 2016
Serie: Libro 2 de 2 - Iste
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - The energy consumption of a building has, in recent years, become a determining factor during its design and construction. With carbon footprints being a growing issue, it is important that buildings be optimized for energy conservation and CO2 reduction. This book therefore presents AI models and optimization techniques related to this application. The authors start with a review of recent models for the prediction of building energy consumption: engineering methods, statistical methods, artificial intelligence methods, ANNs and SVMs in particular. The book then focuses on SVMs, by first applying them to building energy consumption, then presenting the principles and various extensions, and SVR. The authors then move on to RDP, which they use to determine building energy faults through simulation experiments before presenting SVR model reduction methods and the benefits of parallel computing. The book then closes by presenting some of the current research and advancements in the field.…
N° de ref. del artículo 9781848214224
- Título
- Artificial Intelligence for Building Energy Analysis : Towards High Performance Computing
- Autor
- Hai-Xiang Zhao
- Editorial
- John Wiley & Sons Jul 2016
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1848214227
- ISBN 13
- 9781848214224
- Peso del artículo
- 451 gramos
- Dimensiones
- 240x161x15 mm
- Serie
- Libro 2 de 2: Iste
The energy consumption of a building has, in recent years, become a determining factor during its design and construction. With carbon footprints being a growing issue, it is important that buildings be optimized for energy conservation and CO2 reduction. This book therefore presents AI models and optimization techniques related to this application.
The authors start with a review of recent models for the prediction of building energy consumption: engineering methods, statistical methods, artificial intelligence methods, ANNs and SVMs in particular. The book then focuses on SVMs, by first applying them to building energy consumption, then presenting the principles and various extensions, and SVR. The authors then move on to RDP, which they use to determine building energy faults through simulation experiments before presenting SVR model reduction methods and the benefits of parallel computing. The book then closes by presenting some of the current research and advancements in the field.
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Acerca del autor
Frédéric Magoulès is Professor at the Ecole Centrale Paris in France and Honorary Professor at the University of Pècs in Hungary. His research focuses on parallel computing, numerical linear algebra and machine learning.
Hai-Xiang Zhao is Senior Researcher at Amadeus in France. His research focuses on parallel computing, data mining and machine learning.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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