By establishing the linear regressi

By establishing the linear regression equations, Carlo and Lamberts developed regression equations to assess the effects of different building envelope influencing factors such as building volume indicator, roof heattransfer coefficient, solar heat gain coefficient, etc. on the electricity consumption on commercial buildings in Brazil. In another study conducted by Bansal and Bhattacharya , the detailed simulation results were used to develop simplified regression equations which can predict a single zone building annual energy demand in addition to maximum heating and cooling loads for the central India weather conditions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยการสร้างสมการถดถอยเชิงเส้น คาร์โลและแลมเบิร์ทสมการถดถอยที่ได้รับการพัฒนาเพื่อประเมินผลกระทบของอาคารต่าง ๆ ซองจดหมายที่มีอิทธิพลต่อปัจจัยเช่นอาคารแสดงระดับเสียง ความร้อนพลังงานแสงอาทิตย์ หลังคา heattransfer สัมประสิทธิ์กำไรสัมประสิทธิ์ ฯลฯ ในปริมาณการใช้ไฟฟ้าในอาคารพาณิชย์ในบราซิล ในการศึกษาอื่นโดย Bansal และตฤณากุล ผลการจำลองรายละเอียดถูกใช้ในการพัฒนาสมการถดถอยอย่างง่ายที่สามารถทำนายโซนเดียวสร้างความต้องการพลังงานปีนอกเหนือจากความร้อน และเย็นสำหรับสภาพอากาศอินเดียกลางโหลดสูงสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยการสร้างสมการเชิงเส้นถดถอยคาร์โลและ Lamberts พัฒนาสมการถดถอยในการประเมินผลกระทบของเปลือกอาคารที่แตกต่างกันปัจจัยดังกล่าวเป็นตัวบ่งชี้ปริมาณอาคารหลังคาค่าสัมประสิทธิ์ heattransfer, ความร้อนจากแสงอาทิตย์มีค่าสัมประสิทธิ์กำไร ฯลฯ ในการใช้พลังงานไฟฟ้าในอาคารพาณิชย์ในประเทศบราซิลที่มีอิทธิพลต่อ ในการศึกษาอื่นที่ดำเนินการโดย Bansal และ Bhattacharya ผลการจำลองที่มีรายละเอียดถูกนำมาใช้ในการพัฒนาสมการถดถอยที่เรียบง่ายซึ่งสามารถทำนายโซนเดียวสร้างความต้องการพลังงานประจำปีนอกเหนือไปจากความร้อนและความเย็นสูงสุดโหลดสำหรับกลางสภาพอากาศอินเดีย