deutsch  | Home | Legals | Data Protection | KIT

Vorhersage der Innenraumtemperatur in Gebäuden mithilfe maschineller Lernverfahren

Vorhersage der Innenraumtemperatur in Gebäuden mithilfe maschineller Lernverfahren
type:Bachelor-/ Masterarbeit
time:available
tutor:

M. Sc. Martin Böhme

Vorhersage der Innenraumtemperatur in Gebäuden mithilfe maschineller Lernverfahren

.
.

Hintergrund

Die Klimatisierung von Gebäuden stellt einen großen Energieverbraucher dar. Maschinelle Lernverfahren sollen dabei helfen Vorhersagen über den zukünftigen Temperaturverlauf im Gebäude zu treffen. Mit diesem Wissen können optimierte Zeitpläne der AN/AUS Zeiten der Klimatisierung erstellt werden und Energie eingespart werden.

 

Aufgaben

  • State of the Art Recherche
  • Datenvorverarbeitung
  • Einsatz verschiedener ML Verfahren und die Bewertung dieser Verfahren
  • Parameteroptimierung
  • Dokumentation

 

Notwendige Kompetenzen

  • Erfahrungen in Machine Learning sind von Vorteil
  • Hohe Motivationsbereitschaft