0
首页 > 图书详情

建筑能耗分析中的数据挖掘与机器学习(机器学习 智能建筑 建筑能耗 数据挖掘 人工智能)

  • 普通会员价:¥36.00
  • 高级会员价:¥35.10
  • 贵宾会员价:¥33.80
定价:¥45.00
  • I S B N :978-7-111-60267-5
  • 条码书号:9787111602675
  • 上架日期:2018/7/24
  • 出版日期:2018/7/1
  • 版       次:1-1
  • 出 版 社:机械工业出版社
  • 原出版社:Wiley-ISTE
  • 丛 书 名:
  • 页     数:104    
  • 读者评论(查看)
  • 总浏览(1)次
  • 本月访问(1)次
  • 今日访问(1)次
  • 我要买:
详情描述

内容简介

建筑的能源性能受很多因素的影响,本书针对建筑的复杂特性,重点研究用新的数据挖掘和机器学习方法来对建筑能耗进行准确的预测、分析或者故障检测/诊断。本书涉及建筑能耗分析的建模及用于模型降阶与并行计算的技术和相关算法,同时提出了新的算法用于能耗分析预测及建筑能耗故障检测/诊断,既有一定的理论深度,又有较好的应用宽度。我国建筑能耗占社会总能耗很大的比例,目前对建筑能耗分析的理论、技术和方法所做的研究工作与国际先进水平有相当大的差距,在实际建筑中实施建筑能耗管理与分析的水平也较低。因此,当前特别迫切需要学习并借鉴国外在建筑能耗管理、优化控制与评估上的先进理论、技术与实施经验。
本书很好地填补了我国在建筑能耗相关领域的研究与应用的空白,对从事能源管理和能源效率的知识发现和数据挖掘研究领域的工程师有很大的吸引力,本书提出的算法对与建筑能耗分析相关的工程领域的研究生有很好的借鉴作用,对设计建筑的工程师也有很好的指导作用。后,对于建筑能耗的预测分析对我国的建筑能耗管理也有很好的促进作用。

目       录

【查看更多】

前       言

建筑能耗在所有能耗中占有相当大的比例,因此建筑节能在能源领域是一个很重要的课题。建筑的能源系统很复杂..

【查看更多】

作者简介

弗雷德里克.马尔古斯

Frédéric Magoulès为法国巴黎高等师范学校教授和匈牙利佩克大学名誉教授。其研究主要集中于并行计算、数值线性代数和机器学习。

Hai-Xiang Zhao是法国阿玛迪斯高级研究员。其研究主要集中于并行计算、数据挖掘和机器学习。

【查看更多】

编辑荐语

近年来,建筑能耗在其设计和施工过程中已经成为一个决定性的因素。随着碳占用空间成为日益严重的问题,所以优化建筑能耗和减少CO2排放是很重要的。因此本书提出了人工智能模型及与此应用相关的优化技术。
作者首先回顾了近的建筑能耗预测模型:工程方法、统计方法、人工智能方法,特别介绍了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)。然后本书集中于SVM,首先将其应用于建筑能耗,然后提出基本原理和其各种扩展方法及支持向量回归机(SVR)。然后作者转向递归确定性感知器(RDP),这通常在提出SVR模型降阶方法和并行计算的好处之前,用于通过仿真实验确定建筑能耗故障。然后本书通过介绍该领域的一些当前研究和进展作为结束。

我要评价

发表您的评论(温馨提示:要登录后才可以提交评论内容哦)

  • 评论级别:
  • 五星
  • 四星
  • 三星
  • 两星
  • 一星
  • 评论内容:
本书相关资源下载
最近浏览