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Identifying the validity domain of machine learning models in building energy systems
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In
Energy and AI 15, Seiten/Artikel-Nr.:100324
2024 & 2023
Received 24 July 2023, Revised 10 November 2023, Accepted 19 November 2023, Available online 25 November 2023
Online
DOI: 10.1016/j.egyai.2023.100324
DOI: 10.18154/RWTH-2023-11878
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/975169/files/975169.pdf
Einrichtungen
Projekte
- BMWK 03EN3060D - Verbundvorhaben: KomTechE: FunkSTA - Betriebsoptimierung und Ausbau regenerativ gespeister thermischer Netze für Stadtwerke auf Basis funkbasierter Kommunikationstechnologien; Teilvorhaben: Automatisierte Fehlererkennung (03EN3060D) (03EN3060D)
- SMART2B - Smartness to existing Buildings (101023666) (101023666)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 624
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article (Review Article)
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85179842392
WOS Core Collection: WOS:001138855100001
Interne Identnummern
RWTH-2023-11878
Datensatz-ID: 975169
Beteiligte Länder
Germany
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