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Vorhersage durch Klassifikation 
Abb.5.7: Vorhersage von meteorologischen Größen mittels des KL-Modells. Vorhersagefehler in Abhängigkeit 
von der Länge des Indikationszeitraums. Dem gleichen Ordinatenabschnitt entsprechen: 0.1 kn, 1°, 0.1 hPa 
und 0.1 K. Zur besseren Übersicht wurden alle meteorologischen Größen vertikal verschoben. Daher sind die 
Ordinatenursprünge der Größen jeweils verschieden. Die Differenz zwischen den dargestellten maximalen 
und minimalen Vorhersagefehlern beträgt für die Windgeschwindigkeit 0.7 kn, für die Windrichtung 11°, für 
den statischen Luftdruck 1.2 hPa, für die Luftdruckänderung 0.1 hPa, für die Lufttemperatur 0.2 K und für 
die Differenz Luft- minus Wassertemperatur 0.1 K. 
stärksten harmonischen Anteil von allen Größen besitzt (Kap.4.2.1). 
Dieses Verhalten hätte theoretisch dann auch beim Trainieren der reinen Pegeldaten, d.h. 
der Pegelmessungen ohne Subtraktion der Gezeitenvorausberechnungen auftreten müssen 
(Kap.5.1.4). Das wurde aber nicht untersucht, da die entsprechenden Vorhersagefehler zu 
hoch waren. Um die Lufttemperatur besser vorherzusagen, hätte vor dem Anlernen der 
Kohonen-Netze der harmonische Anteil so weit wie möglich entfernt werden müssen. Diese 
Mühe wurde aber nicht aufgebracht, da es erstens nicht der Sinn der vorliegenden Arbeit war, 
die Temperatur vorherzusagen. Zweitens waren bei den MW-Modellen bereits die Valida 
tionsfehler mindestens so groß wie der Vorhersagefehler beim KL-Modell (Kap.5.3). Verbes 
serte Zusatzprognosen hätten die Vorhersagefehler der MW-Modelle nur in Richtung ihrer 
Validationsfehler senken, aber niemals kleiner als sie machen können. Drittens wiesen MW- 
Modelle, die mit allen Größen, d.h. auch mit der Lufttemperatur trainiert wurden, höhere 
Vorhersage- und Validationsfehler auf als solche, die nur mit dem Wind trainiert wurden. 
Diese Gründe beziehen sich zwar in erster Linie auf die Vorhersage von stündlichen Werten. 
Aber um den folgenden Abschnitt (Kap.5.5) schon ein klein wenig vorwegzunehmen, sei 
auch hinzugefügt, daß sich die Hinzunahme der Lufttemperatur auch bei Modellen für die 
Vorhersage des Staus zu Hoch- und Niedrigwasserzeiten nachteilig, d.h. erhöhend auf den