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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1306587174 |
| 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) |
| Verlag | Hamburg : Verlag Dr. Kovač |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | xviii, 211 Seiten : Illustrationen, Diagramme ; 21 cm, 307 g |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Online-Ausgabe: John, Daniel: Steuerung solar gespeister häuslicher Energieversorgungssysteme auf der Basis des Reinforcement Learning Ansatzes |
| Hochschulschrift | Dissertation, Technische Universität Hamburg, 2023 |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-339-13778-4 Broschur : EUR 88.90 (DE), EUR 91.40 (AT) 3-339-13778-1 |
| EAN | 9783339137784 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Beziehungen | Schriftenreihe technische Forschungsergebnisse ; Band 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 |
| Weiterführende Informationen |
Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2024 AA 59834 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2024 AA 7815 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Leipzig |
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