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第 1 筆 / 總合 1 筆
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來源文獻資料
引文資料
題名:
運用MMR系統建構智慧綠建築節能管理模式
書刊名:
建築學報
作者:
廖俊茂
/
張陸滿
/
張明瑞
作者(外文):
Liao, Jun-mao
/
Chang, Luh-maan
/
Chang, Ming-jui
出版日期:
2020
卷期:
113
頁次:
頁25-45
主題關鍵詞:
耗電密度
;
綠建築
;
機器學習
;
智慧建築
;
支援向量機
;
Energy use intensity
;
Green building
;
Machine learning
;
Smart building
;
Support vector machine
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
2
點閱:109
期刊論文
1.
蘇瑛敏(20160300)。BIM導入學校類建築設施管理研究--以小學綠建築能源設備為例。建築學報,95,19-34。
延伸查詢
2.
Deb, C.、Zhang, F.、Yang, J.、Lee, S. E.、Shah, K. W.(2017)。A review on time series forecasting techniques for building energy consumption。Renewable and Sustainable Energy Reviews,74,902-924。
3.
林憲德、賴柏亨(20101200)。辦公大樓空調形式與耗能特性之研究。建築學報,74,27-44。
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4.
陳怡蓉、林憲德(20170300)。以建築外殼耗能指標ENVLOAD預測空調最大空調負荷之研究--以辦公類與百貨類建築為例。建築學報,99,21-35。
延伸查詢
5.
Bansal, A.、Rompikuntla, S. K.、Gopinadhan, J.、Kaur, A.、Kazi, Z. A.(2015)。Energy consumption forecasting for smart meters。BAI Conference,6(4),1882-2001。
6.
Brennenstuhl, M.、Zeh, R.、Otto, R.、Pesch, R.、Stockinger, V.、Pietruschka, D.(2019)。Report on a plus-energy district with low-temperature DHC network, novel agrothermal heat source, and applied demand response。Appl. Sci.,9。
7.
Chang, M. J.、Chang, H. K.、Chen, Y. C.、Lin, G. F.、Chen, P. A.、Lai, J. S.、Tan, Y. C.(2018)。A support vector machine forecasting model for typhoon flood inundation mapping and early flood warning systems。Water,10(12)。
8.
Cho, S.、Lee, J.、Baek, J.、Kim, G. S.、Leigh, S. B.(2019)。Investigating primary factors affecting electricity consumption in non-residential buildings using a data-driven approach。Energies,12(21)。
9.
Han, J. S.、Jeong, Y. K.、Lee, I. W.(2013)。Analysis of electric energy consumption patterns: A case study of a real life office building。Applied Mechanics and Materials,330,158-162。
10.
Kamilaris, A.、Kalluri, B.、Kondepudi, S.、Wai, T. K.(2014)。A literature survey on measuring energy usage for miscellaneous electric loads in offices and commercial buildings。Renewable and Sustainable Energy Reviews,34,536-550。
11.
Lin, G. F.、Chang, M. J.、Wu, J. T.(2017)。A hybrid statistical downscaling method based on the classification of rainfall patterns。Water Resources Management,31(1),377-401。
12.
Lin, G. F.、Chang, M. J.、Huang, Y. C.、Ho, J. Y.(2017)。Assessment of susceptibility to rainfall-induced landslides using improved self-organizing linear output map, support vector machine, and logistic regression。Engineering Geology,224,62-74。
13.
Ryan, E. M.、Sanquist, T. F.(2012)。Validation of building energy modeling tools under idealized and realistic conditions。Energy Build,47,375-382。
14.
Wang, Z.、Wang, Y.、Zeng, R.、Srinivasan, R. S.、Ahrentzen, S.(2018)。Random Forest based hourly building energy prediction。Energy Build,171,11-25。
15.
Williams, K. T.、Gomez, J. D.(2016)。Predicting future monthly residential energy consumption using building characteristics and climate data: A statistical learning approach。Energy Build,128,1-11。
16.
Woo, Y. E.、Cho, G. H.(2018)。Impact of the surrounding built environment on energy consumption in mixed-use building。Sustainability,10(3)。
17.
Yalcintas, M.、Ozturk, U. A.(2007)。An energy benchmarking model based on artificial neural network method utilizing US Commercial Buildings Energy Consumption Survey (CBECS) database。Int. J. Energy Res,31(4),412-421。
18.
Zhou, J.、Huo, X.、Xu, X.、Li, Y.(2019)。Forecasting the carbon price using extreme-point symmetric mode decomposition and extreme learning machine optimized by the grey wolf optimizer algorithm。Energies,12。
會議論文
1.
Ahmed, M. S.、Mohamed, A.、Shareef, H.、Homod, R. Z.、Ali, J. A.(2015)。Artificial neural network based controller for home energy management considering demand response events。2016 International Conference on Advances in Electrical, Electronic and Systems Engineering。
2.
De Silva, M. N. K.、Sandanayake, Y. G.(2012)。Building energy consumption factors: a literature review and future research agenda。World Construction Conference 2012,90-98。
3.
Reeves, T.、Olbina, S.、Issa, R.(2012)。Validation of building energy modeling tools: Ecotect™, Green Building Studio™ and IES™。2012 Winter Simulation Conference。Berlin。
4.
Safa, M.、Allen, J.、Safa, M.(2014)。Predicting energy usage using historical data and linear models。International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining。
5.
Wang, Z.、Srinivasan, R.、Wang, Y.(2016)。Homogeneous Ensemble Model for Building Energy Prediction: A Case Study Using Ensemble Regression Tree。The 2016 ACEEE Summer Study on Energy Efficiency in Buildings。Pacific Grove, CA。21-26。
研究報告
1.
王婉芝、柯文立、李明賢、陳文洲(2016)。綠建築、綠建材及智慧建築標章資訊揭露。新北市。
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2.
周世璋、林憲德(2015)。公共建築能源總量指標評估研究。新北市。
延伸查詢
3.
陳麒任(2015)。推動既有建築節能改善策略與效益之研究。新北市。
延伸查詢
4.
鄭元良、黃瑞隆、黃國倉、羅時麒、陳麒任、許閔涵、傅群、董孟傑、林國華、翁堉驣(2013)。建築用電系統分項計量設計指導原則之研究。
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5.
Bhattacharya, S.(2017)。Baseline Building Power Estimation (計畫編號:No. UCB/EECS-2017-45)。Berkeley:Electrical Engineering and Computer Sciences University of California。
學位論文
1.
陳韋廷(2015)。運用BIM資料庫進行用電與EUI計算工具開發(碩士論文)。國立交通大學。
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圖書
1.
Vapnik, V. N.(2000)。The Nature of Statistical Learning Theory。New York:Springer。
2.
林憲德(2014)。建築碳足跡(上):評估理論篇。台北市:詹氏書局。
延伸查詢
3.
林憲德(2014)。建築碳足跡(下)--診斷實務篇。台北:詹氏書局。
延伸查詢
4.
財團法人綠色生產力基金會(2018)。2018年非生產性質行業能源查核年報。新北市:經濟部能源局。
延伸查詢
5.
Cristianini, N.、Shawe-Taylor, John(2000)。An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods。Cambridge University Press。
其他
1.
(2010)。能源管理系統資訊--能源績效指標,https://ghg.tgpf.org.tw/Counseling/counseling_sm8_6。
延伸查詢
2.
Petroleum, B.(2020)。Statistical Review of World Energy,https://www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/statistical-review/bp-stats-review-2019-full-report.pdf.。
3.
Yoshino, H.(2016)。Total Energy Use in Buildings: Analysis and Evaluation Methods(Annex 53), Project Summary Report,AECOM Ltd。,https://www.iea-ebc.org/Data/publications/EBC_PSR_Annex53.pdf。
圖書論文
1.
IEA(2019)。Building material interactions and perceived air quality。World Energy Outlook 2019。
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