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Energieausweise informieren über den Energiebedarf und -verbrauch von Gebäuden. Für die Erstellung eines Energieausweises werden gebäudespezifische Daten benötigt, weshalb sie oft nicht für alle Gebäude vorliegen oder erst durch eine Begehung vor Ort erfasst werden können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeit, durch die Identifikation eines Datenschemas, basierend auf einer integrativen Analyse von Energieausweisen, Energiebedarfsvorhersagen für unbekannte Wohngebäude zu treffen. Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit besteht in der Identifikation wesentlicher Merkmale aus offenen Datenquellen, welche den Energiebedarf signifikant beeinflussen sowie deren Integration in ein kompaktes und effizientes Regressionsmodell. Dabei werden verschiedene maschinelle Lernmethoden, insbesondere das Extreme Gradient Boosting (XGB), eingesetzt, um Modelle zu entwickeln und zu validieren, die auf Daten aus Energieausweisen basieren.
Dafür werden unter anderem Merkmale aus den beschriebenen Merkmalen zum Dach, der Außenwände, zu Fenstern und zum Boden extrahiert und in neue Merkmale überführt. Dies sind unter anderem Dach- und Wandtyp, das zugehörige Isolationsniveau und der Verglasungsgrad der Fenster. Im Anschluss werden drei Datensätze entwickelt und auf ihre Leistung untersucht. Eine Analyse der Merkmalsrelevanz hat gezeigt, dass über alle Datensätze hinweg bestimmte Merkmale wie Gebäudetyp, Baujahr, Wohnfläche, Dämmungsgrad und geografische Lage entscheidenden Einfluss auf die Vorhersage des Energiebedarfs haben. Das auf den Fernerkundungsdaten basierte Modell, wies nach Optimierung ein Bestimmtheitsmaß R2 von 0,64 und einen mittleren absoluten Fehler (MAE) von 4,12 auf. Der Fehler bezieht sich auf eine Effizienzskala von 1-100 (Energieklasse G-A). Nach Skalierung der Pipeline und durch Ergänzung weiterer Datenpunkte, konnte der Wert auf 0,84 erhöht werden. Durch die Ergänzung von vebrauchsabhängigen Merkmalen, erreichte das XGB-Regressionsmodell ein R2 von 0,94 und einen MAE von 1,46 über den Trainings- und Testdatensatz. Zur weiteren Validierung werden die Auswirkungen der einzelnen Merkmale über Shapley-Werte quantifiziert, um die Auswirkungen der Merkmale bei der Vorhersage zu interpretieren. Die entwickelten Modelle erreichten eine hohe Prognosegenauigkeit und demonstrierten eine signifikante Verbesserung gegenüber herkömmlichen Methoden. Die Erstellung der Datensätze erfolgte unter Verwendung der Programmiersprache Python sowie des Frameworks Scikit-learn (Version 1.4.1) zur Entwicklung der Modelle. Die erzeugten Datensätze und Modelle wurden in eine reproduzierbare Pipeline überführt und stehen nach Freigabe unter GitHub zur Verfügung.
Einfach ehrlich : Prinzipien der Reduktion und Anpassungsfähigkeit : [Wintersemester 2023/2024]
(2024)
Pimp your Street : eine neue Gestaltung für die Porzer Stadtachse : [Wintersemester 2022/2023]
(2023)
In einer Zeit geprägt von ständigem Wandel und einer Vielzahl an Möglichkeiten, erweist sich die Förderung der Selbstwirksamkeit als ein zunehmend wichtiger Aspekt der persönlichen Entwicklung und des Wohlbefindens. Die Fähigkeit, eigene Handlungen und Entscheidungen als wirksam zu erleben, trägt nicht nur zur Erreichung individueller Ziele bei, sondern formt auch das Selbstvertrauen und die Resilienz eines jeden Individuums. Auch in diesem Kontext hat das Medium des Podcasts in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Rolle eingenommen, indem es eine einzigartige Plattform für Wissensvermittlung und emotionale Ansprache
bietet.
„Unser Herz ist weit, doch unsere Möglichkeiten sind endlich“ (Kokoska 2023) – ein Zitat des damaligen Bundespräsidenten Joachim Gauck aus dem Jahr 2015, in dem eine große Fluchtbewegung Deutschland erreicht. Grund dafür waren vor allem die tödlichen Kriege in Syrien, im Jemen und in Afghanistan. Gerade durch die Machtübernahme der Terrororganisation IS in Syrien befanden sich 2015 viele Menschen auf der Flucht. Das Zitat von Joachim Gauck stützt auf der Richtlinie 2001/55/EG – „EU Massenstromrichtlinie“, welche aufgrund ihrer EU-weiten
Geltung auch Deutschland betrifft. Sie besagt, dass Menschen, die vor Krieg fliehen, schnell und sicher in Deutschland untergebracht werden können – ohne ein langwieriges Asylverfahren zu durchlaufen. Dabei sollen sie sofortigen Zugang zu medizinischer Grundversorgung
und Sozialleistungen erhalten sowie eine Arbeitserlaubnis. Diese Richtlinie wird trotz der damals brisanten Lage nicht angewandt – bis März 2022.
Als Russland am 24.02.2022 einen Angriffskrieg auf die Ukraine startet, ergibt sich in kürzester Zeit eine Fluchtbewegung aus der Ukraine in die EU. Mit mehr als 1 Million Geflüchteten nimmt Deutschland mehr Menschen aus der Ukraine auf als jedes andere EU-Land (vgl. Zeit Online 2023). In diesem Zuge aktiviert Deutschland erstmalig die EU-Massenstromrichtlinie. Menschen aus der Ukraine wird vorrübergehender Schutz gewährt, Asylverfahren können umgangen werden und von der oben genannten Sonderstellung wird millionenfach Gebrauch gemacht. Auf gesellschaftlicher Ebene zeigt sich eine Willkommenskultur, welche von kurzfristig organisierten Unterstützungsangeboten und Hilfsbereitschaft den ankommenden Menschen gegenüber geprägt ist.