Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Cant, Kevin"'
Autor:
Cant, Kevin
This thesis presents three emerging computational methods: machine learning, gradient-free optimization, and Bayesian modelling. Each method is showcased in its ability to enable energy savings in new and existing buildings when paired with dynamic e
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1828/13864
Publikováno v:
In Energy & Buildings 1 December 2024 324
Anomaly detection is a prominent data preprocessing step in learning applications for correction and/or removal of faulty data. Automating this data type with the use of autoencoders could increase the quality of the dataset by isolating anomalies th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2004.04391
Publikováno v:
Journal of Physics: Conference Series; Sep2023, Vol. 2600 Issue 1, p1-6, 6p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Cant, Kevin, Evins, Ralph
Publikováno v:
Journal of Building Performance Simulation; May2023, Vol. 16 Issue 3, p291-307, 17p