zeitliches overfitting: Zunahme des Validationsfehlers mit zunehmender 
Anzahl Lernepochen, nachdem bei einer bestimmten Lernepoche ein 
Minimum des Validationsfehlers erreicht worden war. Entspricht 
einem overfitting während des Trainings einer bestimmten Netzarchi 
tektur. 
Zeitmuster: Zeitliche Struktur, die bestimmten statistischen Modellen 
unterliegt, z.B. auto- und multiregressiven statistischen Modellen. 
Zeitmustervektor: Lernvektor, dessen Vektorkomponenten einem be 
stimmten Zeitmuster gehorchen. Andere Bezeichnung: "m-history". 
Zeitmustervektormenge: Menge aller Zeitmustervektoren, die aus Zeitrei 
hen aufgrund des Meßabstands und der Länge der Zeitreihen maximal 
möglich erzeugt werden können. Die Zeitreihen werden dabei in 
Richtung zunehmender Zeit durchlaufen. Somit ist diese Menge 
zeitlich geordnet. Andere Bezeichnung: "umgebende Dimension M". 
Zeitversatz: Der zeitliche Abstand zwischen den Indikationsgrößen und 
jeweils der Prognosegröße in multivariaten Zeitmustern. 
zirkulare Gruppenreduktion: Selbstentwickeltes Verfahren für die Selek 
tion von Lernvektoren. Das Verfahren selektiert "extreme" Lernvekto 
ren. 
z-Transformation: Abbildung von Zeitreihen auf einen vergleichbaren 
Wertebereich, wobei die Verteilung der Daten berücksichtigt wird. 
Von den Daten wird ihr Mittelwert abgezogen und die resultierende 
Differenz durch die Standardabweichung der Daten geteilt. 
Zusatzprognose: Prognose der Indikationsgrößen beim Multi-Window- 
Zeitmuster, bedingt dadurch, daß sich die Indikationszeiträume mit 
dem Prognosezeitraum von 18 Zeitpunkten (Stunden) jeweils überlap 
pen. Obwohl der Prognosezeitraum beim multiregressiven Zeitmuster 
nur einen Zeitpunkt umfaßt, ist auch in diesem Fall eine Zusatzpro 
gnose erforderlich. Denn der Zeitversatz der Indikationsgrößen ist 
meistens kleiner als die Differenz zwischen Bezugszeitpunkt und dem 
Prognosezeitpunkt, der zwischen 6 und 18 Stunden in der Zukunft 
liegt. Dagegen ist der Zeitversatz von 15 Stunden der Indikations 
größe des Staus bei Wiek ausnahmsweise groß genug, um in diesem 
Fall auf eine Zusatzprognose zu verzichten.