建筑能耗分析中的数据挖掘与机器学习pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
下载压缩包 [复制下载地址] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页

建筑能耗分析中的数据挖掘与机器学习PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 建筑能耗分析概述 1

1.1 简介 1

1.2 物理模型 2

1.3 灰色模型 3

1.4 统计模型 4

1.5 人工智能模型 5

1.5.1 神经网络 5

1.5.2 SVM 7

1.6 现有模型的比较 8

1.7 小结 9

第2章 建筑能源分析的数据采集 10

2.1 简介 10

2.2 调查或问卷调查 10

2.3 测量 12

2.4 仿真 14

2.4.1 仿真软件 15

2.4.2 仿真过程 16

2.5 数据不确定性 19

2.6 校准 20

2.7 小结 21

第3章 人工智能模型 23

3.1 简介 23

3.2 ANN 24

3.2.1 单层感知器 24

3.2.2 前馈神经网络 25

3.2.3 RBF网络 26

3.2.4 RNN 27

3.2.5 RDP 28

3.2.6 神经网络的应用 30

3.3 SVM 31

3.3.1 SVC 31

3.3.2 ε-SVR 34

3.3.3 一类SVM 36

3.3.4 多类SVM 37

3.3.5 v-SVM 38

3.3.6 直推式SVM 39

3.3.7 二次型问题求解器 40

3.3.8 SVM的应用 46

3.4 小结 47

第4章 建筑能耗分析中的人工智能 48

4.1 简介 48

4.2 建筑能耗预测中的SVM 48

4.2.1 能耗预测定义 48

4.2.2 实际问题 49

4.2.3 SVM用于预测 52

4.3 神经网络用于故障检测和诊断 56

4.3.1 故障描述 58

4.3.2 故障检测中的RDP 58

4.3.3 故障诊断中的RDP 61

4.4 小结 63

第5章 SVM的模型降阶 64

5.1 简介 64

5.2 模型降阶概述 64

5.2.1 包装器方法 65

5.2.2 滤波器方法 65

5.2.3 嵌入式方法 66

5.3 模型降阶用于能耗 66

5.3.1 简介 66

5.3.2 算法 67

5.3.3 特征集描述 68

5.4 独栋建筑能耗的模型降阶 69

5.4.1 特征集选择 69

5.4.2 实验评价 71

5.5 多栋建筑能耗的模型降阶 71

5.6 小结 73

第6章 SVM的并行计算 74

6.1 简介 74

6.2 并行SVM概述 74

6.3 并行二次问题求解器 75

6.4 基于MPI的并行SVM 77

6.4.1 信息传递接口编程模型 77

6.4.2 Pisvm 79

6.4.3 Psvm 79

6.5 基于MapReduce的并行SVM 80

6.5.1 MapReduce编程模型 80

6.5.2 缓冲技术 81

6.5.3 稀疏数据表示 82

6.5.4 MRPsvm和Pisvm的比较 82

6.6 基于MapReduce的并行ε-SVR 84

6.6.1 实施方面 84

6.6.2 能耗数据集 85

6.6.3 建筑能耗预测评价 86

6.7 小结 88

第7章 建筑能耗分析的总结与展望 89

参考文献 91