Datengestützte Modellierung

Der Vorteil statistischer Modelle des Input-Output-Typs besteht darin, dass sie relativ leicht konstruiert und angewandt werden k?nnen. Der Nachteil solcher Modelle ist jedoch, dass sie die innere Natur des beobachteten Ph?nomens nicht offenbaren. Konzeptuelle Modelle, die den Vorteil haben, dass sie transparent funktionieren, aber manchmal schwer zu beweisen sind, dass sie richtig sind. Die k?nstliche Intelligenz bietet Methoden des maschinellen Lernens anhand von Beispielen, die die Nachteile der statistischen und konzeptionellen Ans?tze beseitigen und die Vorteile integrieren. In diesem Buch wird ein umfassendes datengesteuertes Modellierungsexperiment auf der Grundlage von Regressionsb?umen vorgestellt. Regressionsb?ume wurden f?r das praktische Problem der Konstruktion eines datengesteuerten Modells zur Abflussvorhersage aus bekannten aktuellen und vergangenen Abfl?ssen an Pegelmessern und Niederschl?gen an Regenmessern im Einzugsgebiet eingesetzt. Die Ergebnisse auf der Grundlage der Ann?herung und der Vorhersagegenauigkeit von Regressionsb?umen werden dann mit anderen DDM-Techniken verglichen, n?mlich mit k?nstlichen neuronalen Netzen, Gau schen Prozessen, Support-Vektor-Regressionen und multiplen linearen Regressionen. Das Buch ist eine Pflichtlekt?re f?r Forscher, die auf dem Gebiet der datengesteuerten Modellierung arbeiten.

Author: Sohail Ahmed Tufail

Publisher: Verlag Unser Wissen

Publication Date: May 31, 2024

Number of Pages: 68 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6207607740

ISBN-13: 9786207607747