0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Internationale Datenbank und Galerie für Ingenieurbauwerke

Anzeige

Anahita Bigtashi ORCID

Die folgende Bibliografie enthält alle in dieser Datenbank indizierten Veröffentlichungen, die mit diesem Namen als Autor, Herausgeber oder anderweitig Beitragenden verbunden sind.

  1. Papakyriakou, Ashleigh / Bigtashi, Anahita / Lee, Bruno (2024): Evaluating the applicability of a machine learning methodology to improve TMY weather file generation for different Canadian climate zones. In: Journal of Building Engineering, v. 95 (Oktober 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.110096

  2. Sokhansefat, Tahmineh / Bigtashi, Anahita / Lee, Bruno (2024): A data mining-based framework to define optimal operation strategies for in-duct ultraviolet germicidal irradiation systems for different climatic conditions. In: Journal of Building Engineering, v. 89 (Juli 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.109227

  3. Bigtashi, Anahita / Papakyriakou, Ashleigh / Lee, Bruno (2024): Defining generation parameters with an adaptable data-driven approach to construct typical meteorological year weather files. In: Energy and Buildings, v. 303 (Januar 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113781

  4. Hosseini, Mirata / Bigtashi, Anahita / Lee, Bruno (2021): Generating future weather files under climate change scenarios to support building energy simulation – A machine learning approach. In: Energy and Buildings, v. 230 (Januar 2021).

    https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110543

  5. Hosseini, Mirata / Bigtashi, Anahita / Lee, Bruno (2020): A systematic approach in constructing typical meteorological year weather files using machine learning. In: Energy and Buildings, v. 226 (November 2020).

    https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110375

Eine Veröffentlichung suchen...

Nur verfügbar mit
Mein Structurae

Volltext
Structurae kooperiert mit
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine