====== Literatura i Źródła ======

Poniżej przedstawiono wykaz literatury zwartej, artykułów naukowych oraz dokumentacji technicznej, z których korzystano podczas realizacji projektu.

===== 1. Książki i Podręczniki Akademickie =====
  * **Géron A.**, //Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow.//
  * **Roper K.O., Payant R.P.**, //The Facility Management Handbook//
  * **VanderPlas J.**, //Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data//
  * **Atkin B., Brooks A.**, //Total Facility Management//

===== 2. Artykuły Naukowe i Publikacje =====
  * **Zhao H.X., Magoulès F.**, //A review on the prediction of building energy consumption//
  * **Carvalho T., et al.**, //A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance//
  * **Qian F., et al.**, //Machine learning for HVAC system performance enhancement: A review//
  * **Goyal S., et al.**, //A Model Predictive Control for Optimal HVAC Operation in Commercial Buildings//

===== 3. Normy i Standardy Techniczne =====
  * **PN-EN ISO 41001:2018-07** – //Facility management – Systemy zarządzania – Wymagania wraz z wytycznymi stosowania//.
  * **PN-ISO 55000:2014-06** – //Zarządzanie aktywami – Przegląd, zasady i terminologia//.
  * **ASHRAE Standard 90.1** – //Energy Standard for Buildings Except Low-Rise Residential Buildings//.

===== 4. Dokumentacja Techniczna i Źródła Internetowe =====
  * **Scikit-Learn Documentation** – https://scikit-learn.org/stable/ (Dostęp: 2026).
  * **Pandas Documentation** – https://pandas.pydata.org/docs/ (Dostęp: 2026).
  * **BACnet International** – //The Global Standard for Building Automation// – http://www.bacnet.org.