Um den allgemeinen Trend der Energiewende in Richtung sparsamem Umgang mit Ressourcen zu beschleunigen, baut die Heilmann Software GmbH ein Gebäude-Informations- System auf, in dem Hausbesitzer ihr Gebäude energetisch bewerten lassen können. Da die Eigentümer diese Bewertung selbst vornehmen sollen, muss ein Verfahren entwickelt werden, das mit vielen unterschiedlichen, und vor allem trotz fehlender Eingabeparameter arbeiten kann und verlässliche Resultate bringt. Diese Diplomarbeit listet mögliche Ansätze auf, mit denen diese Aufgabe bewältigt werden kann, und dokumentiert schließlich die Umsetzung einer Variante. Unter Annahme der Verfügbarkeit von realen Verbrauchsdaten über ähnliche Gebäude wird ein Algorithmus vorgestellt, der für ein Haus den voraussichtlichen jährlichen Energiebedarf schätzt, indem er die Verbrauchsdaten der ähnlichsten bekannten Gebäude mittelt. Zu diesem Zweck wird zunächst definiert, welche Daten über die Gebäude erfasst werden und wie daraus die Ähnlichkeit zweier Häuser abgeleitet werden kann. Letzteres geschieht durch ein lernendes Verfahren, das aus dem immer weiter wachsenden Datenbestand mit echten Verbrauchsdaten Rückschlüsse auf die optimale Gewichtung verschiedener Vergleichskriterien zieht und dadurch das gesamte Schätzverfahren ständig verbessert. Mit einer initialen Basis an Trainingsdaten, die durch die Heilmann Software GmbH bereitgestellt wurde, werden schließlich erste Gewichtsverteilungen berechnet, deren Qualität geprüft und die Ergebnisse interpretiert. Zuletzt nennt der Autor einige Vorschläge und Ansätze, durch die das Verfahren weiter verbessert und erweitert werden kann, nachdem nun erste Erfahrungen damit gemacht wurden.