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Full text: 15: Wasserstandsvorhersage mittels neuronaler Netze

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Abb.5.5: Vorhersagefehler für den Stau bei Cuxhaven in Abhängigkeit von verschiedenen Längen des Indika 
tionszeitraums des KL-Modells, mit und ohne gleichbehandelnde Metrik [3.9]. Dargestellt ist eine Realisie 
rung auf Basis eines bestimmten Satzes von Zufallszahlen. Um der besseren Anschaulichkeit willen sind die 
Punkte untereinander verbunden. Um der Übersichtlichkeit willen wurde auf die Darstellung der Standard 
abweichung an den einzelnen Punkten verzichtet. 
die Vorhersagen von Netzen, die mit Lernvektoren trainiert wurden, die längere Indikations 
zeiträume besitzen, sind weiter in die Zukunft hinein verläßlich. 
Modell 
Koeffizient 
Länge des Indik.Zeitraums 
= 2 h : 
KL 
0.9 
Länge des Indik.zeitraums 
= 54 h : 
KL 
0.4 
alle Größen 1988-92: 
RW 
0.2 
nur Wind 1988-92: 
RW 
0.5 
nur Wind 1985-92: 
RW 
0.4 
alle Größen 1988-92: 
MW 
0 
nur Wind 1988-92: 
MW 
0 
nur Wind 1985-92: 
MW 
0 
Tab.5.4: Koeffizienten einer linearen Regression, d.h. Steigungen einer angepaßten Geraden in cm/h, bezogen 
auf 12-Stunden-Zeiträume, gemittelt über das Slandardvergleichsjahr 1993, d.h. über 730 Zeiträume.
	        
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