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Analyse von Heizungs- und Lüftungsverhalten mit Data Mining Methoden

Autor(en):
Westhäusser, Lutz [DBLP] ;
Nickel, David [DBLP] ;
Behrens, Grit [DBLP] ;
Schlender, Klaus [DBLP]
Zusammenfassung
In dem hier beschriebenen Projekt wird interdisziplinär mit Psychologen zusammen gearbeitet. Ziel der Arbeit ist es, Modelle zu entwickeln, um das Umweltverhalten von Hausbewohnern positiv zu beeinflussen und zu verstetigen. In der hier beschriebenen Arbeit werden die ersten Daten aus dem ‚Reallabor' Sennestadt genutzt, die in den Wohnungen von freiwilligen Studienteilnehmern zu ihrem Heizungs-und Lüftungsverhalten erhoben werden. Mittels Machine Learning Technologien werden diese Daten analysiert.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Westhäusser, L., Nickel, D., Behrens, G. & Schlender, K., (2021). Analyse von Heizungs- und Lüftungsverhalten mit Data Mining Methoden. In: Reussner, R. H., Koziolek, A. & Heinrich, R. (Hrsg.), INFORMATIK 2020. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 259-267). DOI: 10.18420/inf2020_24
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DateienGroesseFormatAnzeige
C2-4.pdf525.5Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

DOI: 10.18420/inf2020_24
ISBN: 978-3-88579-701-2
ISSN: 1617-5468
Datum: 2021
Sprache: de (de)

Keywords

  • Data Mining
  • umweltbewusstes Verhalten
  • Heiz- und Lüftungsverhalten
  • Machine Learning
Sammlungen
  • P307 - INFORMATIK 2020 - Back to the Future [128]

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