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Fast Adaptation of Thermal Dynamics Model for Predictive Control of HVAC and Natural Ventilation Using Transfer Learning with Deep Neural Networks

机译：利用深层神经网络的传递学习对热力学模型进行快速适应以预测HVAC和自然通风

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Smart buildings and building automation are key components for achieving greater energy efficiency. In order to implement predictive control for the HVAC system and natural ventilation, the model needs to have the capability to predict building thermal re

机译：智能建筑和楼宇自动化是实现更高能源效率的关键组件。为了对HVAC系统和自然通风实施预测控制，模型需要具有预测建筑物热能利用率的能力。

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来源
《Annual American Control Conference》|2020年|2345-2350|共6页
会议地点
作者
Yujiao Chen; Yang Zheng; Holly Samuelson;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Ventilation; Buildings; Atmospheric modeling; Data models; Predictive models; Neural networks; Computational modeling;

机译：通风;建筑物;大气建模;数据模型;预测模型;神经网络;计算模型;

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