Data Science: Data Mining in der LKW-Maut

Institut
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Typ
Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /
Inhalt
theoretisch /  
Beschreibung

Der Güterverkehr ist das Rückgrat unserer Wirtschaft und nimmt eine immer bedeutendere Rolle ein. Die Emissionsreduktion von 30 % bis 2030 ist durch die Hybridisierung der Lkw nicht erreichbar, weswegen die Elektrifizierung durch schnellgeladene Batterieelektrische Fahrzeuge untersucht wird.

In der vorliegenden Arbeit sollen die Daten der LKW-Maut (Mehrere Jahre auf 13000km Autobahn) untersucht werden. Kreatives Data Mining ist zentrales Ziel der Arbeit, dabei sollen Erkenntnisse über typische Auslastung in Abhängigkeit von Wochentag, Tageszeit usw. generiert werden. Während der Arbeit können der Umgang mit Geodatenanalyse in Python, PostgreSQL-Datenbanken und Cloud Computing gelernt werden. Der Datensatz kann kostenlos abgerufen werden: https://www.bag.bund.de/DE/Service/Open-Data/MautdatenBund/mautdatenbund_node.html

Folgende Eckpunkte  umfasst die zu besetzende Stelle:

 

  • Analyse des Open-Data Datensatzes (1.2 GB pro Monat, Alle Mautpflichtigen Fahrzeuge in D)
  • Ableitung von Parametern für Verkehrssystemmodellierung

Geboten wird:

  • Interdisziplinärer Austausch
  • Förderung von Engagement und Initiative
  • Innovatives Projektumfeld
Voraussetzungen

Folgende Qualifikationen werden gesucht:

  • Strukturierte Arbeitsweise, Verlässlichkeit
  • Solide Python – Kenntnisse
  • Erste Erfahrungen mit Machine Learning (Bsp: KI in der Fahrzeugtechnik)

Bitte richte deine Bewerbung mit Lebenslauf und Notenauszug an

nefton.ftmed.tum.de (Georg Balke).

Tags
FTM Studienarbeit, FTM SM, FTM Smarte Moiblität, FTM Balke, FTM Informatik
Möglicher Beginn
sofort
Kontakt
Georg Balke, M.Sc.
Raum: MW3505
Tel.: 089 289 10494
georg.balketum.de
Ausschreibung