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Vergleichende Analyse und Evaluation von klassischen und Machine-Learning-basierten Verfahren zur Wärmebedarfsprognose im Wohnungssektor

Krisch, Martin (2023) Vergleichende Analyse und Evaluation von klassischen und Machine-Learning-basierten Verfahren zur Wärmebedarfsprognose im Wohnungssektor. Bachelor's, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.

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Item URL in elib:https://elib.dlr.de/194132/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Vergleichende Analyse und Evaluation von klassischen und Machine-Learning-basierten Verfahren zur Wärmebedarfsprognose im Wohnungssektor
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iDORCID Put Code
Krisch, MartinUNSPECIFIEDUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:2023
Refereed publication:No
Open Access:No
Number of Pages:31
Status:Published
Keywords:heat demand, load forecast, LSTM, support vector regression, neural network, machine learning, residential heat
Institution:Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Department:Fachbereich Physik
HGF - Research field:Energy
HGF - Program:Energy System Design
HGF - Program Themes:Digitalization and System Technology
DLR - Research area:Energy
DLR - Program:E SY - Energy System Technology and Analysis
DLR - Research theme (Project):E - Energy System Technology
Location: Oldenburg
Institutes and Institutions:Institute of Networked Energy Systems > Energy System Technology
Deposited By: Brucke, Karoline
Deposited On:20 Mar 2023 10:15
Last Modified:20 Mar 2023 10:15

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