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fehler wie die Validationsfehler, nur jeweils zwei cm höher. Beim Anlernen von nur Wind 
und Stau klaffen die Vorhersage- und Validationsfehler beim MR-Modell weiter auseinander 
als beim MW-Modell. Eine Verlängerung der Zeitreihen für die Selektion (von 5 auf 8 Jahre) 
bewirkt in den meisten Fällen keine Änderung der Fehler. Nur beim MR-Modell mit Wind 
und Stau wird dadurch der Vorhersagefehler unerklärlicherweise erhöht und nicht gesenkt. 
Die Validationsfehler des statistischen Modells des Gesamtansatzes (Kap.2.1.4) sind in allen 
Fällen kleiner als die der neuronalen Modelle. Die Vorhersagefehler dieses statistischen 
Modells unterscheiden sich deutlich in der Frage, ob alle meteorologischen Größen oder nur 
der Wind zusätzlich zum Stau angelernt wurden. Der Vorhersagefehler ist im Falle aller 
angelernten Größen um einiges kleiner (3 cm) als im Falle nur des Windes. Dies steht in 
krassem Gegensatz zu den neuronalen Modellen, bei denen die Validations- und Vorhersage 
fehler durch die Hinzunahme von Druck- und Temperaturdaten zusätzlich zu den Wind- und 
Staudaten nicht erniedrigt, sondern eher erhöht werden. 
Wie bei den KL-Modellen wurde auch bei den MW-, RW- und MR-Modellen (die nicht 
nur auf die Vorhersage von stündlichen Stauwerten, sondern auch auf die Vorhersage des 
Staus zu Hoch- und Niedrigwasserzeiten angewandt wurden, siehe Kap.5.5) geprüft, ob die 
Validations- und Vorhersagefehler sinken würden, wenn die Anzahl der Lernvektoren erhöht 
würde. Die untere Grenze der Anzahl wurde mit 100 Lern Vektoren gewählt. Diese Anzahl 
wurde in lOOer-Schritten aufwärts bis zu einer gewissen Maximalzahl erhöht. Diese Maxi 
malzahl, von der die Netzgröße abhing, variierte in Abhängigkeit von der Vektorlänge, da der 
Hauptspeicher der Workstation, die für die vorliegende Arbeit zur Verfügung gestellt wurde, 
dem resultierenden Speicherbedarf eine Grenze setzte. Außerdem sollte die Rechenzeit für 
alle Modelle grob vergleichbar sein. Die Höchstgrenze lag bei 600, zum Teil auch bei 700 
Lernvektoren, die nur bei den kleineren MR-Modellen verwendet wurde. Aus Tab.5.1 wird 
die entsprechende Netzgröße ersichtlich. Über alle Fälle gemittelt ergab sich eine Verbes 
serung von ungefähr einem Zentimeter. 
Modell 
Validations- 
Vorhersage- 
fehler 
fehler 
alle Größen 
1988-92: 
MW 
23 
25 
nur Wind 
1988-92: 
MW 
22 
24 
nur Wind 
1985-92: 
MW 
22 
24 
alle Größen 
1988-92: 
RW 7 
24 
nur Wind 
1988-92: 
RW 
24 
nur Wind 
1985-92: 
RW 
24 
alle Größen 
1988-92: 
MR 
23 
25 
nur Wind 
1988-92: 
MR 
21 
25 
nur Wind 
1985-92: 
MR 
21 
26 
alle Größen: 
Gesamtansatz 
17 
23 
nur Wind: 
Gesamtansatz 
19 
26 
Tab.5.7: Vorhersage von stündlichen Stauwerten bei Cuxhaven, Prognosezeitraum: 18 Stunden. Trainings 
vektoren wurden nur mit Hilfe des Minimaldistanz-Verfahrens selektiert (Kap.4.3.2). mrmse in cm.