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    GI - Gebäudetechnik in Wissenschaft & Praxis

    Monitoring und Betriebsoptimierung – Vergleich der Prognose des Energieverbrauchs mit neuronalen Netzen und linearen Modellen

    Autor: Markus Tritschler / Moritz Tritschler

    Ausgabe 04 

    2017 

    10 Seiten

    Für die Überwachung des Strom- und Heizenergieverbrauchs der Kreissparkasse Göppingen werden zwei verschiedene Arten von Prognosemodellen verglichen: künstliche neuronale Netze und lineare Regressionsmodelle. Die Untersuchungen zeigen, dass mit neuronalen Netzen die Prognosen genauer sind. Der Aufwand zur Modellbildung ist allerdings größer, da der Netzaufbau, d.h. die Anzahl der Neuronen pro Schicht, jeweils fallabhängig ermittelt werden muss. Beide Prognosemodelle erleichtern die Verbrauchsüberwachung im Rahmen von technischem Monitoring oder Energiemanagement.