Dynamische Simulation auf Basis von statistischen Modellen des maschinellen Lernens als Grundlage zur Umsetzung eines bedarfsgerechten Gebäudebetriebs mit Reinforcement Learning
In: Automation 2025: Human-centric Automation : 26. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik: 1. und 2. Juni 2025, Baden-Baden / VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik; VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.). - 26. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik; Baden-Baden, Germany; 01.06.-02.06.2025 - Düsseldorf: VDI Verlag GmbH, 2025 - (VDI-Berichte ; 2457), S. 13 - 26
2025Aufsatz (Konferenz) in Tagungsband
Fakultät für Anlagen, Energie- und Maschinensysteme » Institut für Technische Gebäudeausrüstung
Titel:
Dynamische Simulation auf Basis von statistischen Modellen des maschinellen Lernens als Grundlage zur Umsetzung eines bedarfsgerechten Gebäudebetriebs mit Reinforcement Learning
Autor*in:
Beermann, Jo RasmusTH Köln
- DHSB-ID
- THK0023991
- SCOPUS
- 58546680200
- Sonstiges
- der TH Köln zugeordnete Person
- DHSB-ID
- THK0023421
- SCOPUS
- 58546567400
- Sonstiges
- der TH Köln zugeordnete Person
- DHSB-ID
- THK0002467
- SCOPUS
- 55947706000
- SCOPUS
- 57223398245
- SCOPUS
- 58660870600
- Sonstiges
- der TH Köln zugeordnete Person
Erscheinungsjahr:
2025
Sprache des Textes:
Deutsch
Ressourcentyp:
Text
Access Rights:
nur Zugriff auf Metadaten
Peer Reviewed:
Peer Reviewed
Praxispartner*in:
Nein
Kategorie:
Forschung
Teil der Statistik:
Teil der Statistik