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Robuste Regression der Ausgangsleistung eines Gas- und Dampf-Kombikraftwerks

(Prof. Dr. Thorsten Dickhaus)

Dieses Projekt befasst sich mit der Anwendung robuster Regressionsverfahren (siehe z. B. die Methoden lmRob, glmRob in robustbase) auf Daten über die Ausgangsleistung eines Gas-und-Dampf-Kombikraftwerks, sowie dem Vergleich mit Ergebnissen aus Prediction of full load electrical power output of a base load operated combined cycle power plant using machine learning methods. Der zugehörige Datensatz ist verfügbar unter folgendem Link.

Elementare Programmierkenntnisse (bevorzugt in R) und statistisches Basiswissen (idealerweise: erfolgreicher Abschluss einer einführenden Statistik-Lehrveranstaltung) werden vorausgesetzt. Empfohlen werden zudem grundlegende Kenntnisse aus den Bereichen Analysis und Lineare Algebra. Die Dauer der Bearbeitung innerhalb der Arbeitsgruppe soll mindestens vier Wochen betragen. Zudem wird eine schriftliche Ausarbeitung und ein Abschlussvortrag im Seminar erwartet. Weitere Informationen und Voraussetzungen entnehmen Sie bitte dem Modul- und Veranstaltungskatalog des Fachbereiches Mathematik.