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Trainingsfehler: Mittlerer Darstellungsfehler, der auf dem Trainings 
datensatz basiert. Dabei wird dieser Datensatz ein zweites Mal zur 
Bestimmung der "bestmatch" Neuronen verwendet, ohne daß aber in 
diesem zweiten Fall anschließend die Gewichte adaptiert werden. 
Trainingsvektor: Siehe Lernvektor. 
Trend: Steigung der Geraden, die an die Werte einer Zeitreihe im Sinne 
einer linearen Regression angepaßt wird. 
überwachtes Lernverfahren: Lernverfahren mit einem "Lehrer", z.B. 
Backpropagation-Netze. Wenn diese Netze auf die Prognose ange 
wandt werden, wird der "Lehrer" mit gemessenen Werten identifiziert, 
die im Hindcastmodus mit den Vorhersagen der Netze verglichen wer 
den. 
U-Matrix: "unified distance matrix". Ein Verfahren zur dreidimensiona 
len Visualisierung des Lernvorgangs von Kohonen-Netzen mit zweidi 
mensionaler Ausgabeschicht. 
. univariat: Die Verwendung einer Zeitreihe einer einzigen Größe. 
unüberwachtes Lern verfahren: Lern verfahren ohne einen Lehrer, z.B. 
Kohonen-Netze. Durch Teilung der Gewichts- und Lernvektoren 
können jedoch Kohonen-Netze zu einem überwachten Lernverfahren 
modifiziert werden. Bei der Anwendung dieser Netze auf die Vorher 
sage wird der erste Teil, die Zustandsbeschreibung, mit dem Indika 
tionsmuster identifiziert und der zweite Teil, die Prognosebeschrei 
bung, mit dem Prognosemuster. 
Validationdatensatz: Datensatz zum Überprüfen der Vorhersagen der 
Kohonen-Netze. Er besteht aus Messungen, die zeitlich an die des 
Trainingsdatensatzes anschließen. Die Messungen werden von den 
Netzen nicht angelernt, sondern nur für die Bestimmung der "best 
match" Neuronen verwendet. 
Validationsfehler: Mittlerer Darstellungsfehler, der auf dem Validations 
datensatz basiert. 
vektoriell gemittelter Wind: Der Wind, der in der vorliegenden Arbeit 
aus den Windmessungen dreier Wetterstationen (zweier Feuerschiffe 
und von Helgoland) berechnet wird. 
Vergleichsjahr: Für den Vergleich der Kohonen-Netze mit den Modellen 
des Vergleichsmaßstabs wurde als Standard das Jahr 1993 gewählt. 
3.5.3 45 
3.5.1 41 
4.2.3 79 
3.5.1 41 
3.6.6 57 
2.2.2 19 
3.6.3 52 
2.2 17 
3.5.3 45 
4.1.2 64 
2.4.3 28