Title
Предвиђање потрошње КГХ система применом метода вештачке интелигенције
Creator
Sretenović, Aleksandra A., 1986-
Copyright date
2016
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno-Bez prerade 3.0 Srbija (CC BY-NC-ND 3.0)
License description
Dozvoljavate samo preuzimanje i distribuciju dela, ako/dok se pravilno naznačava ime autora, bez ikakvih promena dela i bez prava komercijalnog korišćenja dela. Ova licenca je najstroža CC licenca. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/deed.sr_LATN. Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Committee report
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 13.09.2016.
Other responsibilities
mentor
Živković, Branislav. 1953-
mentor
Jovanović, Radiša, 1969-
član komisije
Miljković, Zoran, 1961-
član komisije
Jovović, Aleksandar, 1966-
član komisije
Jovanović Popović, Milica
Academic Expertise
Tehničko-tehnološke nauke
University
Univerzitet u Beogradu
Faculty
Mašinski fakultet
Publisher
[А. А. Сретеновић]
Format
179 листова
description
Техничке науке - машинство - Термотехника / Technical science, Mechanical Engineering - Thermal science
Abstract (sr)
С обзиром да је сектор зградарства у Европи одговоран за 40% укупне потрошње енергије, као и за 36% укупне емисије СО2, енергертска ефикасност, а самим тим и анализа потрошње енергије су теме од великог значаја...
Abstract (en)
Due to the fact that in Europe buildings account for 40% of total energy use and
36% of total CO2 emission estimation or prediction of building energy consumption
is lately topic of greatest interest. This research filed involves various scientific
domains. The main idea of this dissertation is to investigate application of artificial
intelligence in building energy use prediction. In the statistical (data-driven)
approach it is required that the input and output variables are known and measured,
and the development of the “black box” model consists in determination of
a mathematical description of the relationship between the independent variables
and the dependent one...
Authors Key words
енергетска ефикасност, предвиђање потрошње енергије зграда, вештачка интелигенција, вештачке неуронске мреже, метода потпорних вектора, вишестепени ансамбли, хибридни модели
Authors Key words
energy efficiency, energy consumption prediction, artificial intelligence,
artificial neural networks, support vector machine, multistage ensemble, hybrid models
Type
Tekst
Abstract (sr)
С обзиром да је сектор зградарства у Европи одговоран за 40% укупне потрошње енергије, као и за 36% укупне емисије СО2, енергертска ефикасност, а самим тим и анализа потрошње енергије су теме од великог значаја...
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.