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Full text: 15: Wasserstandsvorhersage mittels neuronaler Netze

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Tabellenverzeichnis 
Tab.2.1: Windstärken der Beaufort-Skala und entsprechende Windgeschwindig 
keiten in m/s und kn (Knoten) 8 
Tab.2.2: Statistik von Sturmfluten in der Nordsee 28 
Tab.4.1: Trends 80 
Tab.4.2: Trends des Pegels bei Cuxhaven 81 
Tab.4.3: Statistik der Zeitreihen 91 
Tab.4.4: Mittlerer Fehler des Staus bei Cuxhaven in cm beim Vergleich des 
Minimaldistanz-Verfahrens mit dem Verfahren der zirkularen Gruppenreduk 
tion 109 
Tab.5.1: Ausgewählte Beispiele der heuristischen Abhängigkeiten 115 
Tab.5.2: Spezifizierte Zeitmuster als Vektoren dargestellt 126 
Tab.5.3: Wasserstandsvorhersage mittels des KL-Modells 128 
Tab.5.4: Koeffizienten einer linearen Regression, d.h. Steigungen einer angepaß 
ten Geraden in cm/h, bezogen auf 12-Stunden-Zeiträume 130 
Tab.5.5: Vorhersage des Staus bei Cuxhaven mittels des MW-Modells in Abhän 
gigkeit nur vom Wind 133 
Tab.5.6: Vorhersage des Staus bei Cuxhaven mittels des MW-Modells in Abhän 
gigkeit der beschriebenen meteorologischen Größen 134 
Tab.5.7: Vorhersage von stündlichen Stauwerten bei Cuxhaven 136 
Tab.5.8: Windvorhersage mittels des DKL-Modells 140 
Tab.5.9: Vorhersage der meteorologischen Größen mittels des KL-Modells und 
zum Vergleich auch mittels des Persistenzmodells 140 
Tab.5.10: Vorhersage des statischen Luftdrucks und der Luftdruckänderung an 
ausgewählten Wetterstationen Nordwest-Europas mittels des KL-Modells und 
des Persistenzmodells 143 
Tab.5.11: Windvorhersage zu Hochwasserzeiten mittels des KL-Modells ab 
züglich eines effektiven Zeitversatzes von 3 h bis 4 h 144 
Tab.5.12: Vorhersage des Staus bei Cuxhaven für Hochwasser, mittels eines 
kubischen Splines aus stündlichen vorhergesagten Stauwerten extrahiert 146
	        
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