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- 000 02365nam0 2200349 450
- 010 __ |a 978-7-111-60267-5 |d CNY45.00
- 100 __ |a 20180823d2018 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 建筑能耗分析中的数据挖掘与机器学习 |A jian zhu neng hao fen xi zhong de shu ju wa jue yu ji qi xue xi |f (法) 费雷德里克·马古尔斯, 赵海祥著 |d Data mining and machine learning in building energy analysis |f Frédéric Magoulès, Haixiang Zhao |g 史晓霞 ... [等] 译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2018
- 215 __ |a 104页 |c 图 |d 24cm
- 304 __ |a 题名页题: 史晓霞, 陈一民, 庄俊华, 樊清译
- 306 __ |a 本书中文简体字版由Wiley授权机械工业出版社独家出版
- 314 __ |a 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。Haixiang 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。
- 330 __ |a 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。
- 500 10 |a Data mining and machine learning in building energy analysis |A Data mining and machine learning in building energy analysis |m Chinese
- 606 0_ |a 数据采集 |A shu ju cai ji |x 应用 |x 建筑能耗 |x 能耗计算
- 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 应用 |x 建筑能耗 |x 能耗计算
- 690 __ |a TU111.19-39 |v 5
- 701 _1 |a 马古尔斯 |A ma gu er si |g (Magoulès Frédéric) |4 著
- 701 _0 |a 赵海祥 |A zhao hai xiang |4 著
- 702 _0 |a 史晓霞 |A shi xiao xia |4 译
- 702 _0 |a 陈一民 |A chen yi min |4 译
- 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20181022
- 905 __ |a HDUL |d TU111.19-39/742