Research Project and Seminar
Ziel des Forschungsprojektes ist es, ein statistisches Modell zu entwickeln, mit dem möglichst realistische Stichproben von Wasserbetten per Zufallsgenerator erzeugt werden können. Solche Stichproben werden mit existierenden Stichproben verglichen. Dazu muss in der Literatur nach Studien gesucht werden, aus denen sich statistische Verteilungen und Korrelationen der Parameter von Wasserbetten und dem Verhalten ihrer Benutzer ableiten lassen. Die statistischen Prozesse werden als Programm implementiert, das per Zufallsgenerator Stichproben von Wasserbetten generiert.
Für die generierten und existierenden Stichproben wird untersucht, welche Genauigkeit Lastprognosen mit neuronalen Netzen erreichen können. Die Untersuchung findet für mehrere Regelalgorithmen statt. Welches Verhalten Wasserbetten tatsächlich haben, wird aus den Stichproben mit einem vorhandenen, in Java geschriebenen Simulator bestimmt, der die Regelalgorithmen bereits unterstützt. Mit diesem werden auch die Daten zum Training der neuronalen Netze zur Lastprognose erzeugt, wobei auf den Arbeiten von Hünert und Halstrup aufgebaut wird.
| End date | 30. June 2018 |
| Supervisor |
Dr. Marcus Venzke
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