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9783030647537 - Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance: Supporting Building Retrofit Planning di Seyedzadeh, Saleh; Pour Rahimian, Farzad (14 risultati)
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance: Supporting Building Retrofit Planning (Green Energy and Technology)
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 152,11
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Data-driven Modelling of Non-domestic Buildings Energy Performance : Supporting Building Retrofit Planning
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Data-driven Modelling of Non-domestic Buildings Energy Performance : Supporting Building Retrofit Planning
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance: Supporting Building Retrofit Planning (Green Energy and Technology)
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Data-driven Modelling Of Non-domestic Bu
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 184,12
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Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance | Supporting Building Retrofit Planning
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyEUR 131,05
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: 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, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance : Supporting Building Retrofit Planning
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 3030647536 ISBN 13: 9783030647537
EUR 149,79
Spedizione EUR 61,33
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: 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 and 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.
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Data-driven Modelling Of Non-domestic Bu
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance (eng)
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Valutazione del venditore 3 su 5 stelle
EUR 118,26
Spedizione EUR 5,50
Spedito da Italia a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing Jan 2022, 2022
ISBN 10: 3030647536 ISBN 13: 9783030647537
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 149,79
Spedizione EUR 23,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 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. 168 pp. Englisch.
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyLingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
ISBN 10: 3030647536 ISBN 13: 9783030647537
EUR 127,40
Spedizione EUR 48,99
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 th.
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance: Supporting Building Retrofit Planning (Green Energy and Technology)
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 202,79
Spedizione EUR 7,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyLingua: Inglese
Editore: Springer, Springer International Publishing Jan 2022, 2022
ISBN 10: 3030647536 ISBN 13: 9783030647537
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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EUR 149,79
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 168 pp. Englisch.
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Data-Driven Modelling of Non-Domestic Buildings Energy Performance: Supporting Building Retrofit Planning (Green Energy and Technology)
Libro 283 di 432: Green Energy and TechnologyDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 204,11
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