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Analysis of the Seasonality in a Geothermal System Using Projectionist and Clustering Methods

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Santiago Porras
Esteban Jove
Bruno Baruque
José Luis Calvo-Rolle
Erschienen in
Hybrid Artificial Intelligent Systems
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel untersucht die saisonalen Schwankungen eines geothermischen Systems innerhalb eines bioklimatischen Hauses, wobei lineare Diskriminanzanalyse und Einklassenklassifikationsmethoden zum Einsatz kommen. Durch die Analyse realer Daten über einen Zeitraum von einem Jahr identifiziert die Studie Korrelationen zwischen monatlichen Temperaturmustern und optimiert die Systemleistung. Der Einsatz projektionistischer Techniken wie PCA und Clusteralgorithmen wie K-Means verbessert die Erkennung von Anomalien und verbessert die Effizienz des Systems. Die Arbeit schließt mit Vorschlägen für zukünftige Forschungen, die das Potenzial dieser Methoden zur Verfeinerung der Klassifizierung und Erkennung von Anomalien in geothermischen Systemen betonen.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Analysis of the Seasonality in a Geothermal System Using Projectionist and Clustering Methods
Verfasst von
Santiago Porras
Esteban Jove
Bruno Baruque
José Luis Calvo-Rolle
Copyright-Jahr
2021
Buch
Hybrid Artificial Intelligent Systems

Print ISBN: 978-3-030-86270-1

Electronic ISBN: 978-3-030-86271-8

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86271-8_42
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