Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1336809116 |
Art des Inhalts | Hochschulschrift |
Titel | Steuerung solar gespeister häuslicher Energieversorgungssysteme auf der Basis des Reinforcement Learning Ansatzes : Entwicklung eines Steuerungskonzeptes und dessen simulationsgestützte Bewertung / Daniel John |
Person(en) | John, Daniel (Verfasser) |
Organisation(en) | Verlag Dr. Kovač (Verlag) |
Ausgabe | 1. Auflage |
Verlag | Hamburg : Verlag Dr. Kovac GmbH |
Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
Umfang/Format | Online-Ressource, 232 Seiten (pdf) |
Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: John, Daniel: Steuerung solar gespeister häuslicher Energieversorgungssysteme auf der Basis des Reinforcement Learning Ansatzes |
Hochschulschrift | Dissertation, Technische Universität Hamburg, 2023 |
Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:101:1-2407250142130.456336296024 |
ISBN/Einband/Preis |
978-3-339-13779-1 3-339-13779-X |
EAN | 9783339137791 |
Sprache(n) | Deutsch (ger) |
Beziehungen | Schriftenreihe technische Forschungsergebnisse ; 50 |
Schlagwörter | Haushalt ; Fotovoltaikanlage ; Wärmepumpe ; Energieversorgung ; Regelung ; Maschinelles Lernen ; Operante Konditionierung ; Deep learning |
DDC-Notation | 696.028546 [DDC23ger] |
Sachgruppe(n) | 690 Hausbau, Bauhandwerk ; 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau ; 004 Informatik |
Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
