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

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N° de réf. du vendeur V9780443289538
- Titre
- Machine Learning and Data Analysis for Energy Efficiency in Buildings: Intelligent Operation, Maintenance, and Optimization of Building Energy Systems
- Auteur
- Zhao, Tianyi
- Éditeur
- Elsevier
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0443289530
- ISBN à 13 chiffres
- 9780443289538
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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Conor Kenny
Droit de rétractation
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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