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Full text: 15: Wasserstandsvorhersage mittels neuronaler Netze

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Abbildungsverzeichnis 
Abb.2.1: Stündliche Werte nach dem nonharmonischen Verfahren 5 
Abb.2.2: Gezeitenspektrum 6 
Abb.2.3: Flutstundenlinien in der Nordsee und den angrenzenden Gewässern 
(mit freundlicher Genehmigung des Wasserstandsvorhersagedienstes des 
Bundesamts für Seeschiffahrt und Hydrographie, kurz: BSH) 7 
Abb.2.4: Dreistufige Windrose mit Gradskala 9 
Abb.2.5: Abhängigkeit des Staus bei Hoch- und Niedrigwasser von Wind 
richtung und -geschwindigkeit (mit freundlicher Genehmigung des Wasser 
standsvorhersagedienstes des BSH) 10 
Abb.2.6: Nordseekarte mit vermutetem Verlauf von Fernwellen, die bei 
Schottland in die Nordsee eindringen 16 
Abb.2.7: Zusammensetzung der Zeitmuster aus den Indikations- und Progno 
sezeitreihen 21 
Abb.2.8: Simulation der Vorhersage. Länge des Prognosezeitraums: 18 h , 
"relevante" Länge: 12 h 27 
Abb.3.1: Beispiel für ein zweischichtiges Feedforward-Netz mit Backpropaga- 
tion-Lernalgorithmus 34 
Abb.3.2: Beispiel für eine selbstorganisierende Merkmalskarte (Kohonen- 
Netz) 35 
Abb.3.3: Schematische Darstellung der Neuronenschicht in Kohonens Modell 
(mit freundlicher Genehmigung des Addison-Wesley Verlags aus: Ritter, 
H.; Martinetz, T.; Schulten, K.: Neuronale Netze. Eine Einführung in die 
Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke. Abb.4.1, Seite 68, Bonn, 
1992) 47 
Abb.3.4: Schematische Darstellung des Kohonen-Algorithmus’ 53 
Abb.4.1: Karte der Deutschen Bucht mit der Lage der Meßstationen 61 
Abb.4.2: Ausschnitte aus den Zeitreihen des Pegels bei Cuxhaven, der Gezei 
tenvorausberechnungen (GVB) für diesen Ort und des Staus (Pegel minus 
GVB) 62 
Abb.4.3: Ausschnitte aus den Zeitreihen verschiedener Meßgrößen 65 
Abb.4.4: Karte von Nordwesteuropa mit der Lage der Meßstationen 67
	        
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