94 Suchergebnisse für: Philip Geyer

1. Component-oriented decomposition for multidisciplinary design optimization in building design

   Geyer, P. F., Jan. 2009, in: Advanced engineering informatics. 23, 1, S. 12-31 20 S.

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2. Systems modelling for sustainable building design

   Geyer, P. F., Okt. 2012, in: Advanced engineering informatics. 26, 4, S. 656-668 13 S.

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3. Veröffentlicht

   Toward reliable signals decoding for electroencephalogram: A benchmark study to EEGNeX

   Chen, X., Teng, X., Chen, H., Pan, Y. & Geyer, P., Jan. 2024, in: Biomedical Signal Processing and Control. 87, 105475.

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4. Veröffentlicht

   Feasibility Analysis of POD and Deep-Autoencoder for Reduced Order Modelling: Indoor Environment CFD Prediction

   Wang, S., Chen, X. & Geyer, P., 2023, in: Building Simulation Conference Proceedings. 18, S. 647-654 8 S.

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5. Applying Deep Learning and Databases for Energy-efficient Architectural Design Abstract

   Singh, M. M., Schneider-Marin, P., Harter, H., Lang, W. & Geyer, P. F., 2020, Anthropologic: Architecture and Fabrication in the cognitive age. Werner, L. C. & Koering, D. (Hrsg.). Berlin, S. 79-87 9 S. (Proceedings of the International Conference on Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe; Band 2).

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6. Economic evaluation and simulation for the Hasselt case study: Thermochemical district network technology vs. Alternative technologies for heating

   Delwati, M., Ammar, A. & Geyer, P. F., 2 Apr. 2019, in: ENERGIES. 12, 7, 1260.

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7. Deep convolutional learning for general early design stage prediction models

   Singaravel, S., Suykens, J. & Geyer, P. F., Okt. 2019, in: Advanced engineering informatics. 42, 100982.

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8. Use cases with economics and simulation for thermo-chemical district networks

   Geyer, P. F., Delwati, M., Buchholz, M., Giampieri, A., Smallbone, A., Roskilly, A. P., Buchholz, R. & Provost, M., 26 Feb. 2018, in: Sustainability (Switzerland). 10, 3, 599.

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9. Linking BIM and Design of Experiments to balance architectural and technical design factors for energy performance

   Schlueter, A. & Geyer, P. F., Feb. 2018, in: Automation in construction. 86, S. 33-43 11 S.

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10. Hybrid thermo-chemical district networks: Principles and technology

    Geyer, P. F., Buchholz, M., Buchholz, R. & Provost, M., 15 Jan. 2017, in: Applied energy. 186, 3, S. 480-491 12 S.

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11. Analysis of georeferenced building data for the identification and evaluation of thermal microgrids

    Schlueter, A., Geyer, P. F. & Cisar, S., Apr. 2016, in: Proceedings of the IEEE. 104, 4, S. 713-725 13 S., 7431939.

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12. Parametric systems modeling for sustainable energy and resource flows in buildings and their urban environment

    Geyer, P. F. & Buchholz, M., März 2012, in: Automation in construction. 22, S. 70-80 11 S.

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13. Integrating requirement analysis and multi-objective optimization for office building energy retrofit strategies

    Shao, Y., Geyer, P. F. & Lang, W., Okt. 2014, in: Energy and buildings. 82, S. 356-368 13 S.

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14. Statistical decision assistance for determining energy-efficient options in building design under uncertainty

    Singh, M. M. & Geyer, P. F., 2019, 26th International Workshop on Intelligent Computing in Engineering, EG-ICE 2019. Geyer, P. F., Allacker, K., Schevenels, M., De Troyer, F. & Pauwels, P. (Hrsg.). Leuven, Band 2394. (CEUR Workshop Proceedings).

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15. Veröffentlicht

    Introducing causal inference in the energy-efficient building design process

    Chen, X., Abualdenien, J., Mahan Singh, M., Borrmann, A. & Geyer, P., 15 Dez. 2022, in: Energy and Buildings. 277, 14 S., 112583.

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16. Machine assistance in energy-efficient building design: A predictive framework toward dynamic interaction with human decision-making under uncertainty

    Chen, X. & Geyer, P., 1 Feb. 2022, in: Applied energy. 307, 118240.

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17. Veröffentlicht

    Using causal inference to avoid fallouts in data-driven parametric analysis: A case study in the architecture, engineering, and construction industry

    Chen, X., Sun, R., Saluz, U., Schiavon, S. & Geyer, P., März 2024, in: Developments in the Built Environment. 17, 12 S., 100296.

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18. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Utilizing domain knowledge: Robust machine learning for building energy performance prediction with small, inconsistent datasets

    Chen, X., Singh, M. M. & Geyer, P., 21 Juni 2024, in: Knowledge-based systems. 294, 10 S., 111774.

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19. Examining and improving accuracy in a deep learning-based pipeline for the prediction of building energy demand

    Singh, M. M. & Geyer, P. F., 2020, EG-ICE 2020 Workshop on Intelligent Computing in Engineering, Proceedings. Ungureanu, L-C. & Hartmann, T. (Hrsg.). Berlin, S. 62-72 11 S.

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20. Modelling System Flows in Building and City Design

    Geyer, P. F. & Buchholz, M., 2011, Cleantech for Sustainable Buildings - From Nano to Urban Scale: Proceedings Vol. II. Scartezzini, J-L. (Hrsg.). Lausanne, S. 823-828

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