Ein Beitrag zur Ableitung regelbasierter Modelle aus Zeitreihen
Dissertationsschrift
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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 zwisc...
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.
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