Zeitreihenprognose

Die Zeitreihenprognose ist genauso wie die Signalklassifizierung ein Grundbaustein für "Intelligente Systeme". Jede intelligente Handlung setzt die Prognose und Beurteilung zukünftiger Zustände voraus, um dafür die jeweils optimalen Handlungsalternativen abzuleiten und zu bewerten.

Technologie

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

Anwendungsbeispiele

Beispielhafte Einsatzgebiete sind hierfür

  • die Abschätzung der Gefahr von Fahrzuständen "intelligenter", automatisierter Fahrzeuge,
  • die Prognose von potentiellen Kollisionen zur Ansteuerung von Kollisionsvermeidungssystemen,
  • die Fusion von unterschiedlichen Sensordaten für eine verbesserte und abgesicherte Information,
  • die Prognose von volkswirtschaftlichen und finanztechnischen Daten und Indices,
  • die Prognose von Verkehrsbelastungen,
  • die Vorhersage von Luftschadstoffwerten,
  • die Prognose des Energieverbrauchs von Gebäuden, Städten, Regionen für die Steuerung von Kraftwerken,
  • die Prognose von Material- und Bauteil-Versagen,
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Werkzeuge

Stipulator Brainer