Zeitreihenprognose

Die Zeitreihenprognose ist genauso wie die Signalklassifizierung einer der Grundbausteine für "Intelligente Systeme". Jede intelligente Handlung setzt die Prognose und Beurteilung zukünftiger Zustände voraus, um daraus die optimalen Handlungsalternativen abzuleiten.

Hierfür sind Machine-Learning-Verfahren bestens geeignet, weil sie effizient in der Auslegung und robust im Betrieb sind und dabei beste Funktionalität gewähren.

Beispielhafte Einsatzgebiete sind hierfür

  • die Abschätzung der Gefahr von Fahrzuständen "intelligenter" Fahrzeuge,
  • die Prognose von Verkehrsbelastungen,
  • die Fusion von unterschiedlichen Sensordaten für eine verbesserte und abgesicherte Information,
  • die Prognose von volkswirtschaftlichen und finanztechnischen Daten und Indices,
  • die Vorhersage von Luftschadstoffwerten,
  • die Prognose des Energieverbrauchs von Gebäuden, Städten, Regionen für die Steuerung von Kraftwerken,
  • die Prognose von Materialversagen,
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