Ein Beitrag zur Ableitung regelbasierter Modelle aus Zeitreihen
Die Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Modellierung des Verhaltens dynamischer Systeme auf Basis numerischer Zeitreihen.Die Grundlage der Modellierung bildet die Überführung der vorliegenden Daten in symboli-sche Zeitreihen. Hierzu wird ein mehrstufiges Verfahren entwickelt, das die Reprä...
Gorde:
| Egile nagusia: | |
|---|---|
| Formatua: | Online |
| Hizkuntza: | alemana |
| Argitaratua: |
KIT Scientific Publishing
2021
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| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | 34665 |
| Etiketak: |
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|---|---|
| author | Stadler, Andreas |
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| collection | Directory of Open Access Books |
| description | Die Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Modellierung des Verhaltens dynamischer Systeme auf Basis numerischer Zeitreihen.Die Grundlage der Modellierung bildet die Überführung der vorliegenden Daten in symboli-sche Zeitreihen. Hierzu wird ein mehrstufiges Verfahren entwickelt, das die Repräsentation unterschiedlicher Merkmale auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen erlaubt.Zur Analyse der symbolischen Zeitreihen wird ein bestehender Data Mining-Algorithmus (Multi-Stream Dependency Detection) erweitert. Das resultierende Verfahren ermöglicht die Suche nach Abhängigkeiten zwischen verschiedenen symbolischen Zeitreihen (Multi Input Multi Output-Modell) in vorgegebenen, jedoch frei wählbaren Zeitintervallen.Zur effektiven Verhaltenssimulation des betrachteten dynamischen Systems mit Hilfe der erkannten Abhängigkeitsbeziehungen auf der numerischen Ebene wird die Modellstruktur ""t-Fuzzy-System"" hergeleitet, die die explizite Repräsentation von Zeitverzögerungen, insbe-sondere Totzeiten, in Fuzzy-Regeln ermöglicht. |
| format | Online |
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| language | ger |
| publishDate | 2021 |
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| publisher | KIT Scientific Publishing |
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| spelling | doab-20.500.12854ir-459422024-04-09T23:15:41Z Ein Beitrag zur Ableitung regelbasierter Modelle aus Zeitreihen Stadler, Andreas T1-995 Fuzzy-Regelung Modellierung Zeitreihenanalyse Regelbasiertes Modell Simulation Fuzzy-Logik Datenanalyse Fuzzy-Regelsystem Data Mining thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TB Technology: general issues Die Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Modellierung des Verhaltens dynamischer Systeme auf Basis numerischer Zeitreihen.Die Grundlage der Modellierung bildet die Überführung der vorliegenden Daten in symboli-sche Zeitreihen. Hierzu wird ein mehrstufiges Verfahren entwickelt, das die Repräsentation unterschiedlicher Merkmale auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen erlaubt.Zur Analyse der symbolischen Zeitreihen wird ein bestehender Data Mining-Algorithmus (Multi-Stream Dependency Detection) erweitert. Das resultierende Verfahren ermöglicht die Suche nach Abhängigkeiten zwischen verschiedenen symbolischen Zeitreihen (Multi Input Multi Output-Modell) in vorgegebenen, jedoch frei wählbaren Zeitintervallen.Zur effektiven Verhaltenssimulation des betrachteten dynamischen Systems mit Hilfe der erkannten Abhängigkeitsbeziehungen auf der numerischen Ebene wird die Modellstruktur ""t-Fuzzy-System"" hergeleitet, die die explizite Repräsentation von Zeitverzögerungen, insbe-sondere Totzeiten, in Fuzzy-Regeln ermöglicht. 2021-02-11T12:11:43Z 2021-02-11T12:11:43Z 2019-07-30 20:01:58 2005 book 34665 16145267 3937300538 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/45942 ger Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik, Universität Karlsruhe (TH) image/jpeg https://www.ksp.kit.edu/3937300538 KIT Scientific Publishing 10.5445/KSP/1000003355 10.5445/KSP/1000003355 68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2 3937300538 IV, 213 p. open access |
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