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Data-Driven Modelling Of Non-Domestic Buildings Energy Performance

Data-Driven Modelling Of Non-Domestic Buildings Energy Performance (eBook)

Supporting Building Retrofit Planning

de Farzad Pour Rahimian e Saleh Seyedzadeh 

idioma: Inglês
Editor: Springer International Publishing
Edição: janeiro de 2021
136,96€
Disponibilidade Imediata
Ebook para ADE

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 and discusses the extraction of relevant features and maximisation of model accuracy.This book develops 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.

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Supporting Building Retrofit Planning
de Farzad Pour Rahimian e Saleh Seyedzadeh 
ISBN: 9783030647513 Ano de edição: 01-2021 Editor: Springer International Publishing Idioma: Inglês Tipo de Produto: eBook Coleção: Green Energy And Technology Formato: ePUB i Classificação Temática: eBooks  >  eBooks em Inglês  >  Arte  >  Arquitetura

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