书目信息 |
| 题名： |
建筑数据智能分析及应用
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| 作者： | 李成栋 ， 田晨璐 ， 张桂青 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 中国建筑工业出版社 2024.02 |
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| 页数： | 197页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TU-39 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 智能技术--zhi neng ji shu--应用--建筑工程--数据处理--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-112-29587-6 | |
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| 200 | 1 | @a建筑数据智能分析及应用@Ajian zhu shu ju zhi neng fen xi ji ying yong@f李成栋, 田晨璐, 张桂青著 |
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| 215 | @a197页@c图 (部分彩图)@d26cm | |
| 314 | @a李成栋, 博士、教授、博导, 入选泰山学者青年专家, 担任山东省智能建筑技术重点实验室主任、山东建筑大学信息与电气工程学院副院长, 兼任《自动化学报》编委、International Journal of Fuzzy Systems客座编辑等。田晨璐, 工学博士, 讲师, 担任Energy and Buildings、Building Simulation权威国际期刊的审稿人。主要从事园区、建筑用能分析与节能优化研究。张桂青, 工学博士, 教授, 博士生导师, 担任中国勘察设计协会建筑电气工程设计分会理事、中国建筑节能协会建筑电气与智能化节能专业委员会常务委员、电气“双高”专家库专家。 | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书主要涉及人工智能方法在建筑数据智能分析与挖掘方面的应用, 共四大部分, 14章。第一部分智慧建筑与机器学习简介, 介绍常用浅层与深层机器学习方法及其性能评价指标, 包括第1章-第3章; 第二部分建筑用能精准预测与分布分析, 介绍建筑用能数据分析研究现状、用能数据增强与预测、知识与数据融合驱动的建筑能耗预测、居住建筑群用能分布分析、基于域自适应的建筑用能迁移预测、基于模型迁移与边缘计算的建筑用能预测, 主要包括第4章-第9章。第三部分建筑设备及用能异常检测与诊断, 介绍冷水机组故障诊断、空气处理单元故障诊断、建筑异常用能诊断, 包括第10章-第12章。第四部分非侵入式设备识别与用户画像, 介绍用能用户分类画像、设备用电负荷分解, 包括第13章、第14章。本书实用性强, 希望借此推动人工智能与建筑数据应用的深度结合和进一步发展。 | |
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| 建筑数据智能分析及应用/李成栋, 田晨璐, 张桂青著.-北京：中国建筑工业出版社，2024.02 |
| 197页：图 (部分彩图)；26cm |
| ISBN 978-7-112-29587-6：CNY65.00 |
| 本书主要涉及人工智能方法在建筑数据智能分析与挖掘方面的应用, 共四大部分, 14章。第一部分智慧建筑与机器学习简介, 介绍常用浅层与深层机器学习方法及其性能评价指标, 包括第1章-第3章; 第二部分建筑用能精准预测与分布分析, 介绍建筑用能数据分析研究现状、用能数据增强与预测、知识与数据融合驱动的建筑能耗预测、居住建筑群用能分布分析、基于域自适应的建筑用能迁移预测、基于模型迁移与边缘计算的建筑用能预测, 主要包括第4章-第9章。第三部分建筑设备及用能异常检测与诊断, 介绍冷水机组故障诊断、空气处理单元故障诊断、建筑异常用能诊断, 包括第10章-第12章。第四部分非侵入式设备识别与用户画像, 介绍用能用户分类画像、设备用电负荷分解, 包括第13章、第14章。本书实用性强, 希望借此推动人工智能与建筑数据应用的深度结合和进一步发展。 |
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正题名：建筑数据智能分析及应用
索取号：TU-39/L130
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