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Predicting indoor temperature and humidity in a naturally ventilated office room using long short-term memory networks model in a tropical climate

Autor(en): (Department of Architectural Engineering, Kyung Hee University, Yongin-si, Republic of Korea)
(Department of Built Environment Engineering, School of Future Environments, Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand)
(Faculty of Environment, Ho Chi Minh City University of Natural Resources and Environment, Ho Chi Minh City, Viet Nam)
(SIASUN Robot & Automation., Ltd, Shenyang, People’s Republic of China)
(Department of Built Environment Engineering, School of Future Environments, Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand)
(Department of Built Environment Engineering, School of Future Environments, Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Architectural Engineering and Design Management
Seite(n): 1-21
DOI: 10.1080/17452007.2024.2449244
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10815806
  • Veröffentlicht am:
    03.02.2025
  • Geändert am:
    03.02.2025
 
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