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Analyse von Heizungs- und Lüftungsverhalten mit Data Mining Methoden

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dc.contributor.authorWesthäusser, Lutz
dc.contributor.authorNickel, David
dc.contributor.authorBehrens, Grit
dc.contributor.authorSchlender, Klaus
dc.contributor.editorReussner, Ralf H.
dc.contributor.editorKoziolek, Anne
dc.contributor.editorHeinrich, Robert
dc.date.accessioned2021-01-27T13:33:32Z
dc.date.available2021-01-27T13:33:32Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractIn 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.de
dc.identifier.doi10.18420/inf2020_24
dc.identifier.isbn978-3-88579-701-2
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34731
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2020
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-307
dc.subjectData Mining
dc.subjectumweltbewusstes Verhalten
dc.subjectHeiz- und Lüftungsverhalten
dc.subjectMachine Learning
dc.titleAnalyse von Heizungs- und Lüftungsverhalten mit Data Mining Methodende
gi.citation.endPage267
gi.citation.startPage259
gi.conference.date28. September - 2. Oktober 2020
gi.conference.locationKarlsruhe
gi.conference.sessiontitle8. Workshop Umweltinformatik zwischen Nachhaltigkeit und Wandel

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P307 - INFORMATIK 2020 - Back to the Future