Machine Learning and Data Analysis for Energy Efficiency in Buildings : Intelligent Operation, Maintenance, and Optimization of Building Energy Systems
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science Sep 2025, 2025
- Livre broché
- Neuf

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Neuware - Machine Learning and Data Analysis for Energy Efficiency in Buildings: Intelligent Operation, Maintenance, and Optimization of Building Energy Systems introduces data basics, from selecting and evaluating data to the identification and repair of abnormalities. Other sections cover data mining applied to energy forecasting, including long- and short-term predictions, the introduction of occupant-focused behavior analysis, and current methods for supply and demand applications. Case studies are included in each part to assist in evaluation and implementation of these techniques across building energy systems.Working from the fundamentals of big data analysis to a complete method for building energy assessment, flexibility, and management, this book provides students, researchers, and professionals with an essential, cutting-edge resource on this important technology.
N° de réf. du vendeur 9780443289538
- Titre
- Machine Learning and Data Analysis for Energy Efficiency in Buildings : Intelligent Operation, Maintenance, and Optimization of Building Energy Systems
- Auteur
- Chengyu Zhang
- Éditeur
- Elsevier Science Sep 2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0443289530
- ISBN à 13 chiffres
- 9780443289538
- Poids de l'article
- 776 grammes
- Dimensions
- 230x152x24 mm
Working from the fundamentals of big data analysis to a complete method for building energy assessment, flexibility, and management, this book provides students, researchers, and professionals with an essential, cutting-edge resource on this important technology.
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À propos de l’auteur
Zhang Chengyu is a PhD student at the Institute for Building Energy and member of the Online Automation Solutions Institute for Sustainability in Energy and Buildings, both at the Dalian University of Technology, China. His main research focus is on energy application for sustainable intelligent buildings, with particular emphasis on energy consumption prediction and anomaly detection and repair of energy monitoring data. One of his most significant contributions in academia is the development of a novel model for building occupant energy-use behavior, which has been integrated into energy consumption prediction to enhance its effectiveness. Additionally, he has collaborated with colleagues to propose strategies for building energy conservation based on adjusting energy-use behaviors and has put forward a comprehensive approach for detecting and repairing anomalies in energy monitoring data.
Ben Jiang is a PhD Candidate at the Dalian University of Technology and a member of the Online Automation Solutions Institute for Sustainability in Energy and Buildings, China, led by Professor Zhao. His research focuses on building intelligence applications, including the prediction and analysis of building energy consumption and related parameters.
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