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【2h】

Uncertainty Quantification In Predictive Modelling Of Heat Demand Using Reduced-order Grey Box Models

机译：使用缩小灰盒式模型的热需求预测建模的不确定性量化

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Mohammad Haris Shamsi; Usman Ali; Fawaz Alshehri; James ODonnell;
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1. A framework for uncertainty quantification in building heat demand simulations using reduced-order grey-box energy models [J] . Shamsi Mohammad Haris, Ali Usman, Mangina Eleni, Applied Energy . 2020,第Octa1期

机译：使用减少级灰度能量模型建立热需求模拟中的不确定度量的框架
2. Strategies for Reduced-Order Models for Predicting the Statistical Responses and Uncertainty Quantification in Complex Turbulent Dynamical Systems [J] . Majda Andrew J., Qi Di SIAM Review . 2018,第3期

机译：用于预测复杂湍流动态系统中的统计响应和不确定性定量的降低模型的策略
3. Propagating uncertainties in large-scale hemodynamics models via network uncertainty quantification and reduced-order modeling [J] . Guzzetti S., Mansilla Alvarez L. A., Blanco P. J., Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering . 2020,第Jana1期

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4. Comparison of Model Predictive Control Performance Using Grey-Box and White-Box Controller Models of a Multi-zone Office Building [C] . Damien PICARD, Maarten SOURBRON, Filip JORISSEN, International High Performance Buildings Conference at Purdue . 2016

机译：使用多区域办公楼的灰盒和白盒控制器模型模型预测控制性能的比较
5. Grey box modelling and advanced control scheme for building heating systems [D] . Jassar, Surinder 2011

机译：建筑供暖系统的灰箱建模和高级控制方案
6. Predicting Urban Medical Services Demand in China: An Improved Grey Markov Chain Model by Taylor Approximation [O] . Jinli Duan, Feng Jiao, Qishan Zhang, 2017

机译：预测中国城市医疗服务需求：基于泰勒近似的改进灰色马尔可夫链模型
7. Strategies for Reduced-Order Models for Predicting the Statistical Responses and Uncertainty Quantification in Complex Turbulent Dynamical Systems [O] . Andrew J. Majda, Di Qi 2018

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