Energy Optimization and Prediction in Office Buildings : A Case Study of Office Building Design in Chile
Introduction -- Research Method -- Energy Demand Analysis -- Multiple Linear Regressions -- Artificial Neural Networks -- Conclusions.
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Rubio-Bellido, Carlos [verfasserIn] Pérez-Fargallo, Alexis [verfasserIn] Pulido-Arcas, Jesús [verfasserIn] |
|---|
| Format: |
E-Book |
|---|---|
| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Cham: Springer ; 2018 |
|---|
| Schlagwörter: |
Neural networks (Computer science) |
|---|
| Anmerkung: |
Includes bibliographical references |
|---|---|
| Umfang: |
Online-Ressource (X, 78 p. 22 illus., 20 illus. in color, online resource) |
| Reihe: |
SpringerBriefs in Energy SpringerLink ; Bücher |
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| Links: | |
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| ISBN: |
978-3-319-90146-6 |
| DOI / URN: |
10.1007/978-3-319-90146-6 |
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| 520 | |a This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced. | ||
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This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. 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Energy Neural networks (Computer science) Mathematical optimization Pérez-Fargallo, Alexis verfasserin aut Pulido-Arcas, Jesús verfasserin aut 9783319901459 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-90145-9 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 X:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 B:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig Volltext (DE-627)1019908718 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2018 ZDB-2-ENE 2018 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 720.47 045F 725/.230983 22 01 0018 4304983636 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h48-ene Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden. z 03-05-18 120 02 0715 3582182339 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma ww z 24-01-20 161 01 0960 1767976089 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 03-05-18 185 01 3519 1767999593 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 03-05-18 293 01 3293 1767978790 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 03-05-18 370 01 4370 4304849158 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 07-04-23 2014 01 DE-90 3383958337 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 20-04-18 2014 02 DE-90 3383958345 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 20-04-18 2015 01 DE-93 3383958434 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 20-04-18 2017 01 DE-576 3383958507 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 20-04-18 2020 01 DE-Ch1 421946770X 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 25-11-22 2027 01 DE-105 3383958574 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 20-04-18 2034 01 DE-Rt2 3383958639 00 --%%-- eBook n n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 20-04-18 2048 01 DE-Zwi2 338395871X 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2050 01 DE-Zi4 3383958787 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2055 01 DE-840 3383958884 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 20-04-18 2059 01 DE-Kon4 3383958930 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2064 01 DE-953 3383958981 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2112 01 DE-1033 3383959058 00 --%%-- Springer eBook --%%-- n l01 20-04-18 2119 01 DE-943 3383959112 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2129 01 DE-Ofb1 338395918X 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- kp l01 18-07-18 2148 01 DE-950 3383959279 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 70 01 0089 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 120 01 0715 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016130747103501 161 01 0960 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 293 01 3293 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced. Energy Neural networks (Computer science) Mathematical optimization Buildings—Design and construction. Building. Construction. Engineering, Architectural. Sustainable architecture. Energy efficiency. Energy Neural networks (Computer science) Mathematical optimization Pérez-Fargallo, Alexis verfasserin aut Pulido-Arcas, Jesús verfasserin aut 9783319901459 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-90145-9 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 X:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 B:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig Volltext (DE-627)1019908718 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2018 ZDB-2-ENE 2018 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 720.47 045F 725/.230983 22 01 0018 4304983636 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h48-ene Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 03-05-18 370 01 4370 4304849158 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 07-04-23 2014 01 DE-90 3383958337 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 20-04-18 2014 02 DE-90 3383958345 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 20-04-18 2015 01 DE-93 3383958434 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 20-04-18 2017 01 DE-576 3383958507 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 20-04-18 2020 01 DE-Ch1 421946770X 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 25-11-22 2027 01 DE-105 3383958574 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 20-04-18 2034 01 DE-Rt2 3383958639 00 --%%-- eBook n n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 20-04-18 2048 01 DE-Zwi2 338395871X 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2050 01 DE-Zi4 3383958787 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2055 01 DE-840 3383958884 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 20-04-18 2059 01 DE-Kon4 3383958930 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2064 01 DE-953 3383958981 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2112 01 DE-1033 3383959058 00 --%%-- Springer eBook --%%-- n l01 20-04-18 2119 01 DE-943 3383959112 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2129 01 DE-Ofb1 338395918X 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- kp l01 18-07-18 2148 01 DE-950 3383959279 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 70 01 0089 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 120 01 0715 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016130747103501 161 01 0960 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 293 01 3293 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. Zugriff von außerhalb nur für HCU-Angehörige möglich https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2014 01 DE-90 Zugang im Netz des KIT http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2014 02 DE-90 Zugang im Netz der HKA http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2015 01 DE-93 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2020 01 DE-Ch1 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2034 01 DE-Rt2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2048 01 DE-Zwi2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2050 01 DE-Zi4 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2055 01 DE-840 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2059 01 DE-Kon4 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2064 01 DE-953 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2112 01 DE-1033 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2119 01 DE-943 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2129 01 DE-Ofb1 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2148 01 DE-950 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 2027 01 DE-105 00 s ebook 120 00 DE-715 99 ww 2034 01 DE-Rt2 00 (DE-627)1329532325 eBOOK 23 01 0830 2017-02412, 2017-02413, 2017-02414, 2017-02415, 2017-02564, 2017-02565, 2017-02566, 2017-02587 120 01 0715 YH 2168 22 01 0018 olrm-h48-ene 23 01 0830 olr-springer 60 01 0705 SpringerLink 70 01 0089 ACQ 100 01 3100 OLR-SEB 101 01 3101 OLR-SEB 120 01 0715 OLR-ESP 120 02 0715 alma 161 01 0960 OLR-SEB 185 01 3519 OLR-ESP 293 01 3293 OLR-SEB 370 01 4370 olr-springer 23 01 0830 2018.05.03 |
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9783319901466 978-3-319-90146-6 10.1007/978-3-319-90146-6 doi (DE-627)1655941674 (DE-576)504295063 (DE-599)BSZ504295063 (OCoLC)1039293056 (OCoLC)1047828599 (EBP)040688488 (DE-He213)978-3-319-90146-6 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE NA6234.C5 AMCR bicssc ARC018000 bisacsh Rubio-Bellido, Carlos verfasserin aut Energy Optimization and Prediction in Office Buildings A Case Study of Office Building Design in Chile by Carlos Rubio-Bellido, Alexis Pérez-Fargallo, Jesús Pulido-Arcas Cham Springer 2018 Online-Ressource (X, 78 p. 22 illus., 20 illus. in color, online resource) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier SpringerBriefs in Energy SpringerLink Bücher Includes bibliographical references Introduction -- Research Method -- Energy Demand Analysis -- Multiple Linear Regressions -- Artificial Neural Networks -- Conclusions. This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced. Energy Neural networks (Computer science) Mathematical optimization Buildings—Design and construction. Building. Construction. Engineering, Architectural. Sustainable architecture. Energy efficiency. Energy Neural networks (Computer science) Mathematical optimization Pérez-Fargallo, Alexis verfasserin aut Pulido-Arcas, Jesús verfasserin aut 9783319901459 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-90145-9 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 X:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 B:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig Volltext (DE-627)1019908718 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2018 ZDB-2-ENE 2018 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 720.47 045F 725/.230983 22 01 0018 4304983636 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h48-ene Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. zesp 03-05-18 100 01 3100 1768125589 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-05-18 101 01 3101 176813605X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-05-18 120 01 0715 1768148074 OLR-ESP Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 03-05-18 370 01 4370 4304849158 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 07-04-23 2014 01 DE-90 3383958337 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 20-04-18 2014 02 DE-90 3383958345 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 20-04-18 2015 01 DE-93 3383958434 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 20-04-18 2017 01 DE-576 3383958507 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 20-04-18 2020 01 DE-Ch1 421946770X 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 25-11-22 2027 01 DE-105 3383958574 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 20-04-18 2034 01 DE-Rt2 3383958639 00 --%%-- eBook n n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 20-04-18 2048 01 DE-Zwi2 338395871X 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2050 01 DE-Zi4 3383958787 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2055 01 DE-840 3383958884 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 20-04-18 2059 01 DE-Kon4 3383958930 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2064 01 DE-953 3383958981 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2112 01 DE-1033 3383959058 00 --%%-- Springer eBook --%%-- n l01 20-04-18 2119 01 DE-943 3383959112 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 2129 01 DE-Ofb1 338395918X 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- kp l01 18-07-18 2148 01 DE-950 3383959279 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-04-18 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 70 01 0089 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 120 01 0715 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016130747103501 161 01 0960 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 293 01 3293 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced. Energy Neural networks (Computer science) Mathematical optimization Buildings—Design and construction. Building. Construction. Engineering, Architectural. Sustainable architecture. Energy efficiency. Energy Neural networks (Computer science) Mathematical optimization Pérez-Fargallo, Alexis verfasserin aut Pulido-Arcas, Jesús verfasserin aut 9783319901459 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-90145-9 https://doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 X:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-90146-6 B:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig Volltext (DE-627)1019908718 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2018 ZDB-2-ENE 2018 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 GBV ExPruef BO 045F 720.47 045F 725/.230983 22 01 0018 4304983636 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h48-ene Vervielfältigungen (z.B. 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It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Energy</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Neural networks (Computer science)</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Mathematical optimization</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Buildings—Design and construction.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Building.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Construction.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Engineering, Architectural.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Sustainable architecture.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield 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Energy Optimization and Prediction in Office Buildings A Case Study of Office Building Design in Chile |
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Introduction -- Research Method -- Energy Demand Analysis -- Multiple Linear Regressions -- Artificial Neural Networks -- Conclusions. This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced. Includes bibliographical references |
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Introduction -- Research Method -- Energy Demand Analysis -- Multiple Linear Regressions -- Artificial Neural Networks -- Conclusions. This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced. Includes bibliographical references |
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Introduction -- Research Method -- Energy Demand Analysis -- Multiple Linear Regressions -- Artificial Neural Networks -- Conclusions. This book explains how energy demand and energy consumption in new buildings can be predicted and how these aspects and the resulting CO2 emissions can be reduced. It is based upon the authors’ extensive research into the design and energy optimization of office buildings in Chile. The authors first introduce a calculation procedure that can be used for the optimization of energy parameters in office buildings, and to predict how a changing climate may affect energy demand. The prediction of energy demand, consumption and CO2 emissions is demonstrated by solving simple equations using the example of Chilean buildings, and the findings are subsequently applied to buildings around the globe. An optimization process based on Artificial Neural Networks is discussed in detail, which predicts heating and cooling energy demands, energy consumption and CO2 emissions. Taken together, these processes will show readers how to reduce energy demand, consumption and CO2 emissions associated with office buildings in the future. Readers will gain an advanced understanding of energy use in buildings and how it can be reduced. Includes bibliographical references |
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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">03-05-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">70</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0089</subfield><subfield code="b">1768062323</subfield><subfield code="h">ACQ</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">zesp</subfield><subfield code="z">03-05-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">100</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3100</subfield><subfield code="b">1768125589</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">03-05-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">101</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3101</subfield><subfield code="b">176813605X</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kein systematisches Downloaden.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">03-05-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">02</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">3582182339</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="k">ww</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">24-01-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">161</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0960</subfield><subfield code="b">1767976089</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="u">fhebook</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">03-05-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">185</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3519</subfield><subfield code="b">1767999593</subfield><subfield code="h">OLR-ESP</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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