Nutzungsprognosen

Nutzungsprognosen bezeichnen statistische oder modellbasierte Schätzungen der zukünftigen Auslastung, Inanspruchnahme oder Nachfrage nach einem Produkt, einer Dienstleistung oder einer Infrastruktur. Sie dienen der Planung von Kapazitäten, Investitionen und Betriebsstrategien in Bereichen wie Energieversorgung, Verkehr, Telekommunikation, Bauwesen und öffentlicher Verwaltung.

Typische Methoden umfassen Zeitreihenanalysen (z. B. ARIMA), Regressionsmodelle, Paneldaten-, Machine-Learning-Ansätze sowie simulative oder systemdynamische Modelle. Oft werden Top-down- und Bottom-up-Ansätze kombiniert. Datengrundlagen sind historische Nutzungsdaten, demografische Merkmale, wirtschaftliche Indikatoren, Preis- und Politikänderungen sowie saisonale Muster. Modelle liefern Punktprognosen oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Intervallprognosen, probabilistische Forecasts).

Anwendungsbeispiele finden sich in verschiedenen Sektoren: Energieversorger verwenden Nutzungsprognosen zur Bestimmung von Bedarfen an Erzeugungskapazitäten und Netzauslastung; Verkehrsplaner nutzen sie zur Kapazitätsplanung von Verkehrssystemen; Betreiber digitaler Dienste setzen sie zur Ressourcenallokation ein; Stadtplaner nutzen Prognosen zur Abschätzung von Gebäudebewohnerzahlen und Aufenthaltsdauern öffentlicher Räume.

Prognosen unterliegen Unsicherheit durch Veränderungen im Verhalten, in der Politik oder bei technologischen Entwicklungen. Validierung, Rücktests, Szenarioanalysen und die transparente Kommunikation von Unsicherheit sind zentrale Bestandteile. Grenzen ergeben sich durch Datenlücken, Modellannahmen, Strukturbrüche und lange Vorhersagehorizonte. Fortschritte ergeben sich aus besserer Datenqualität, hybriden Modellen und situationsabhängigen Simulationsansätzen.