Analyse und Prognose des Modellzyklusses in der Automobilbranche mit künstlichen neuronalen Netzen

Inhaltsangabe: Gang der Untersuchung: K?nstliche neuronale Netze (KNN) eignen sich neben Eins?tzen im Finanzmarktbereich auch f?r die Abbildung von Zusammenh?ngen im Automobilbereich. Zun?chst werden die Grundlagen zu Langfristprognosen und KNN dargestellt sowie die Modellzyklen, die sich im deutschen Automobilmarkt identifizieren lassen, detailliert untersucht. Darauf aufbauend wird ein Modell entwickelt, das es erlaubt, die identifizierten Spezifika von Modellzyklen mittels KNN zu repr?sentieren. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Systematisierung der Gestaltungsalternativen vom Ausgangsproblem bis hin zur Implementierung eines KNN f?r diese Aufgabe. In umfangreichen empirischen Tests werden unterschiedlich konfigurierte Backpropagation-Netze auf ihre Zweckm? igkeit hin gepr?ft. Die Ergebnisse werden abschlie end zusammengefa t und Ans?tze zu Weiterentwicklungen aufgezeigt. Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis: InhaltsverzeichnisI AbbildungsverzeichnisV Abk?rzungsverzeichnisVIII SymbolverzeichnisX VorwortXII I.Motivation des Einsatzes neuronaler Netze zur Prognose1 II.Aspekte langfristiger Prognosen4 1.Definition und Gegenstand von Absatzprognosen4 2.Methodische Grundlagen f?r Prognosemodelle5 3.Ber?cksichtigung der Unsicherheit7 4.Bewertung von Prognosemodellen9 III.Grundlagen K?nstlicher neuronaler Netze10 1.Kleine Genealogie neuronaler Netze10 2.?berblick ?ber die ein KNN spezifizierenden Parameter12 2.1Aufbau und Funktionsweise k?nstlicher Neuronen12 2.2Netztopologie16 2.3Lernen in K?nstlichen neuronalen Netzen18 3.Die Verbindung neuronaler Netze mit genetischen Algorithmen23 IV.Modellzyklen im deutschen Automobilmarkt27 1.Das theoretische Konzept27 1.1Vom Produktlebenszyklus zum Modellzyklus27 1.2Zur Abgrenzung von Modellzyklen30 1.3Kritikpunkte31 1.4Die Determinanten von Modellzyklen32 1.5Die Relevanz f?r die Automobilindustrie32 2.Die Entwicklungen der letzten 30 Jahre34 2.1Die L?nge der Modellzyklen im deutschen Aut

Author: Roland Heipcke

Publisher: Diplom.de

Publication Date: Jun 22, 1998

Number of Pages: 180 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 3838609042

ISBN-13: 9783838609041