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Real-life Data-driven Model Predictive Control for Building Energy Systems Comparing Different Machine Learning Models
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In
Energy and buildings 305, Seiten/Artikel-Nr.:113895
2024
Online
DOI: 10.1016/j.enbuild.2024.113895
DOI: 10.18154/RWTH-2024-00446
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/976922/files/976922.pdf
Einrichtungen
Projekte
- SMART2B - Smartness to existing Buildings (101023666) (101023666)
- BMWK 03EN1066A - Verbundvorhaben: EnOB: AGENT-2, Agentenbasierte datengetriebene Modellierung zur stochastischen und selbsteinstellenden Regelung von Gebäudeenergiesystemen. Teilvorhaben: Entwicklung selbst-konfigurierender Multi-Agenten-Systeme (03EN1066A) (03EN1066A)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 690
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85182588945
WOS Core Collection: WOS:001161406600001
Interne Identnummern
RWTH-2024-00446
Datensatz-ID: 976922
Beteiligte Länder
Germany
; 
; 
; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Hybrid-OA | 2270.80 | 158.96 | EUR | 95.78 % | (DEAL) | 021000-419510 |
| Other | 100.00 | 7.00 | EUR | 4.22 % | (DEAL) | 021000-419510 |
| Sum | 2370.80 | 165.96 | EUR | |||
| Total | 2536.76 |
Record created 2024-01-14, last modified 2025-10-09
OpenAccess:
PDF
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