Westhäusser, LutzNickel, DavidBehrens, GritSchlender, KlausReussner, Ralf H.Koziolek, AnneHeinrich, Robert2021-01-272021-01-272021978-3-88579-701-2https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34731In 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.deData Miningumweltbewusstes VerhaltenHeiz- und LüftungsverhaltenMachine LearningAnalyse von Heizungs- und Lüftungsverhalten mit Data Mining Methoden10.18420/inf2020_241617-5468