<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T21:11:24Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/63284" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/63284</identifier><datestamp>2023-11-28T20:03:03Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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<subfield code="a">dc</subfield>
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<subfield code="a">Martínez Sánchez, Javier</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
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<subfield code="c">2023</subfield>
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<subfield code="a">El 40% del consumo energético de la UE y del 36% de las emisiones de gases de efecto&#xd;
invernadero son consecuencia de edificios. Esto manifiesta la necesidad de mejora en la&#xd;
eficiencia energética de las distintas edificaciones para proveer un desarrollo sostenible.&#xd;
&#xd;
En este contexto surgen los denominados Smart Buildings, edificios optimizados para&#xd;
reducir su consumo energético hasta valores cercanos a cero. Estos edificios están equipados&#xd;
con sistemas que permiten medir su rendimiento en distintas secciones.&#xd;
&#xd;
Las diversas técnicas de análisis de datos con las que contamos en la actualidad nos&#xd;
permiten desarrollar distintos modelos predictivos para variables que nos resulten de&#xd;
interés. El consumo energético es también susceptible de ser predicho mediante distintos&#xd;
modelos de regresión, “machine learning” y series temporales.&#xd;
&#xd;
En este trabajo se elaborará un conjunto de modelos de distinta índole para predecir el&#xd;
consumo energético del edificio LUCIA utilizando distintas variables que aporten&#xd;
información a la hora de explicar la variabilidad en dicho consumo.</subfield>
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<subfield code="a">Buildings account for 40% of the EU's energy consumption and 36% of its greenhouse&#xd;
gas emissions. This highlights the necessity to improve the energy efficiency of buildings&#xd;
to ensure sustainable development.&#xd;
This has led to the emergence of smart buildings, buildings optimized to reduce their&#xd;
energy consumption to near-zero levels. These buildings are equipped with systems that&#xd;
make it possible to measure their performance in different areas.&#xd;
The diverse data analysis techniques that we have nowadays allow us to develop several&#xd;
predictive models for the most interesting variables. Energy consumption is also susceptible&#xd;
of being predicted by distinct regression, machine learning, and time series models.&#xd;
In this project, different kind of models will be used to predict energy use of LUCIA&#xd;
building using several variables that provide information when explaining variability in&#xd;
this consumption.</subfield>
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<subfield code="a">Creación de un modelo predictivo de consumo energético de un edificio inteligente</subfield>
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