机译:使用受过超级计算机训练的机器学习代理来校准建筑能耗模型
Oak Ridge National Laboratory Oak Ridge USA;
Oak Ridge National Laboratory Oak Ridge USA;
Amazon.com Inc. Wainrright (SEA 23) Seattle USA;
The University of Tennessee in Knoxville Knoxville TN 37996 USA;
building energy modeling; supercomputer; parametric ensemble; machine learning; calibration; big data;
机译:用于预测非国内建筑能源性能的机器学习建模:一种支持深度能源改造决策的模型
机译:实施建筑能效的机器学习模型的实际问题:超越障碍
机译:通过组合近似贝叶斯计算和机器学习算法构建能源模型的不确定性校准
机译:基于机器学习和开放数据的城市建筑能耗时空建模
机译:机器学习的应用,深度学习和下阶模型在建筑能量模拟中的应用
机译:基于肿瘤RNAseq表达训练的监督机器学习算法的透明细胞肾癌分期进展分类模型
机译:综述在智能建筑物领域中与传感器设备集成了机器学习模型的最新发展,以实现增强的传感,能源效率和最佳建筑管理
机译:超级计算机辅助生成机器学习代理用于建筑能量模型的校准。