Приказ основних података о дисертацији

dc.contributor.advisorŽivković, Branislav
dc.contributor.otherJovanović, Radiša
dc.contributor.otherMiljković, Zoran
dc.contributor.otherJovović, Aleksandar
dc.contributor.otherJovanović Popović, Milica
dc.creatorSretenović, Aleksandra A.
dc.date.accessioned2017-03-18T19:48:56Z
dc.date.available2017-03-18T19:48:56Z
dc.date.available2020-07-03T08:43:31Z
dc.date.issued2016-09-13
dc.identifier.urihttps://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/7718
dc.identifier.urihttp://eteze.bg.ac.rs/application/showtheses?thesesId=4657
dc.identifier.urihttps://fedorabg.bg.ac.rs/fedora/get/o:14828/bdef:Content/download
dc.identifier.urihttp://vbs.rs/scripts/cobiss?command=DISPLAY&base=70036&RID=514769059
dc.description.abstractС обзиром да је сектор зградарства у Европи одговоран за 40% укупне потрошње енергије, као и за 36% укупне емисије СО2, енергертска ефикасност, а самим тим и анализа потрошње енергије су теме од великог значаја...sr
dc.description.abstractDue to the fact that in Europe buildings account for 40% of total energy use and 36% of total CO2 emission estimation or prediction of building energy consumption is lately topic of greatest interest. This research filed involves various scientific domains. The main idea of this dissertation is to investigate application of artificial intelligence in building energy use prediction. In the statistical (data-driven) approach it is required that the input and output variables are known and measured, and the development of the “black box” model consists in determination of a mathematical description of the relationship between the independent variables and the dependent one...en
dc.formatapplication/pdf
dc.languagesr
dc.publisherУниверзитет у Београду, Машински факултетsr
dc.rightsopenAccessen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceУниверзитет у Београдуsr
dc.subjectенергетска ефикасностsr
dc.subjectenergy efficiencyen
dc.subjectenergy consumption predictionen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectsupport vector machineen
dc.subjectmultistage ensembleen
dc.subjecthybrid modelsen
dc.subjectпредвиђање потрошње енергије зградаsr
dc.subjectвештачка интелигенцијаsr
dc.subjectвештачке неуронске мрежеsr
dc.subjectметода потпорних вектораsr
dc.subjectвишестепени ансамблиsr
dc.subjectхибридни моделиsr
dc.titleПредвиђање потрошње КГХ система применом метода вештачке интелигенцијеsr
dc.typedoctoralThesisen
dc.rights.licenseBY-NC-ND
dcterms.abstractЖивковић, Бранислав; Миљковић, Зоран; Јовановић, Радиша; Јовановић Поповић, Милица; Јововић, Aлександар; Сретеновић, Aлександра A.; Predviđanje potrošnje KGH sistema primenom metoda veštačke inteligencije;
dc.identifier.fulltexthttps://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/7697/IzvestajKomisije8013.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/7698/Disertacija8013.pdf
dc.identifier.fulltexthttps://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/7698/Disertacija8013.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/7697/IzvestajKomisije8013.pdf
dc.identifier.rcubhttps://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_7718


Документи за докторску дисертацију

Thumbnail
Thumbnail

Ова дисертација се појављује у следећим колекцијама

Приказ основних података о дисертацији