A hybrid Genetic Algorithm and Monte Carlo simulation approach to predict hourly energy consumption and generation by a cluster of Net Zero Energy Buildings
autor
Garshasbi, Samira
Kurnitski, Jarek
Mohammadi, Yousef
vastutusandmed
Samira Garshasbi, Jarek Kurnitski, Yousef Mohammadi
allikas
Applied energy
kirjastus/väljaandja
Elsevier
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 179
ilmumisaasta
2016
leheküljed
p. 626-637 : ill
leitav
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.07.033
märksõna
taastuvenergia
Monte Carlo meetodid
geneetilised algoritmid
madalenergiamajad
koostöövõrgustikud
võtmesõna
Monte Carlo simulation
genetic algorithm
renewable energy
ISSN
0306-2619
märkused
Bibliogr.: 49 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/28801
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-84978785900&origin=inward&txGid=088d1083f11ee5517b904721614b8158
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=APPL%20ENERG&year=2023
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000383291800051
kategooria (üld)
Engineering
Tehnika
Environmental science
Keskkonnateadus
Energy
Energia
kategooria (alam)
Engineering. Building and construction
Tehnika. Ehitus ja ehitus
Environmental science. Management, monitoring, policy and law
Keskkonnateadus. Juhtimine, järelevalve, poliitika ja õigus
Engineering. Mechanical engineering
Tehnika. Masinaehitus
Energy. Renewable energy, sustainability and the environment
Energia. Taastuvenergia, jätkusuutlikkus ja keskkond
kvartiil
Q1
TTÜ struktuuriüksus
ehitiste projekteerimise instituut
keel
inglise