Artikel und Bücher
Koch, S.; Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M. (2023):
Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V.
Koch, S.; Elbeshausen, M.; Gravenhorst, T.; Schnabel, M. (2022):
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen. Künstliche Intelligenz in Geodäsie und Geoinformatik
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2022):
Konzeption und Entwicklung einer mandantenfähigen Webanwendung zur interaktiven Geodatenanalyse im Kontext der Wärmeleitplanung. GI_Salzburg22
Schnabel, M.; Gravenhorst, T.; Belkot, T.; Friebe, F.; Erdmann, S.; Koch, S. (2022):
Visual Data Discovery im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. gis.Science 2-2022
Erdmann, S.; Belkot, T.; Friebe, F.; Gravenhorst, T.; Koch, S. (2021):
GIS-Analysen für eine kleinräumige multikriterielle Wärmeleitplanung. AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 7-2021
, doi: 10.14627/537707024 , Weblink
Vorträge
Koch, S.
:
Data Science für die Energie- und Wärmewende.
InnosysDialog - Mensch und Maschine digital und smart: Produktionseffizienz durch intelligente Steuerung,
Oktober 2021
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Eine besondere Herausforderung stellt eine zukünftig dekarbonisierte Wärmeversorgung im urbanen Bereich dar. Die technische Fokussierung auf die Systemkopplung von Strom und Wärme zur Erhöhung des Anteils regenerativer Energien in der Wärmeverso... mehr
Personen
Prof. Dr. Jürgen Knies (Leitung) (03.2019-12.2019) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) (03.2020-) Sebastian Erdmann, M.Sc. (10.2020-07.2021) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-)
Prof. Dr. Jürgen Knies (Leitung) (03.2019-12.2019) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) (03.2020-) Sebastian Erdmann, M.Sc. (10.2020-07.2021) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-)
Abschlussarbeiten
Räumliche Auswertung energetischer Altbausanierungen am Beispiel eines Förderprogramms der Stadt Oldenburg (2023/3)
Kooperationspartner
Kurzfristige Kursvorhersagen von Bitcoin anhand unterschiedlicher Faktoren wie der medialen Stimmung (2023/3)
Kooperationspartner
Konzeption und Entwicklung einer branchenspezifisch parametrisierbaren Methode für die Bewertung von Unternehmensstandorten (2023/3)
Kooperationspartner
Konzeption und Entwicklung eines Neuronalen Netzes zur Erkennung von Baumkronen auf Luftbildern für die Planung von Glasfasernetzen (2023/2)
Kooperationspartner
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)