Kombinationsprognose mit neuronalen Netzen


Bachelorarbeit, 2011

53 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Themenvorstellung und Zielsetzung
1.2 Gang der Arbeit

2 Konventionelle Prognoseverfahren
2.1 Naive Verfahren
2.2 Qualitative Verfahren
2.3 Quantitative Verfahren
2.3.1 Zeitreihenprognose
2.3.2 Kausale Prognoseverfahren

3 Künstliche neuronale Netze
3.1 Aufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze
3.1.1 Das Neuron
3.1.2 Die Netzwerktopologie
3.2 Der Lernvorgang künstlicher neuronaler Netzwerke
3.2.1 Der Backpropagation-Algorithmus

4 Prognose mithilfe künstlicher neuronaler Netze
4.1 Eigenschaften künstlicher neuronaler Netze in Bezug auf die Prognose
4.1.1 Datengetrieben und selbst anpassend
4.1.2 Generalisierbarkeit
4.1.3 Abbildbarkeit jeder kontinuierlichen Funktion
4.1.4 Nichtlinearität
4.2 Anwendungsgebiete
4.3 Prozess der Prognoseerstellung
4.4 Zeitreihenmodellierung durch ein MLP - Netz
4.5 Limitationen des KTB Ansatzes

5 Kombination künstlicher neuronaler Netze zur Prognoseerstellung
5.1 Die Erstellung variierender Netzwerke
5.1.1 Variation der Startwerte
5.1.2 Variation der Topologien
5.1.3 Variation bzw. Manipulation der Trainingsdaten
5.2 Die Kombination der Netzwerke
5.2.1 Die einfache Durchschnittsbildung
5.2.2 Die gewichtete Durchschnittsbildung
5.2.3 Die Größe des NNE
5.3 Gegenüberstellung der Verfahren der Kombinationsprognose

6 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Ende der Leseprobe aus 53 Seiten

Details

Titel
Kombinationsprognose mit neuronalen Netzen
Hochschule
Universität Hamburg
Note
1,7
Autor
Jahr
2011
Seiten
53
Katalognummer
V197590
ISBN (eBook)
9783656237570
ISBN (Buch)
9783656239154
Dateigröße
2313 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Künstliche neuronale Netzwerke, Quantitative Prognose, Kombinationsprognose, Prognoseverfahren, KNN, Neural Network Ensembe, Artificial neural Networks
Arbeit zitieren
Nicolas Saive (Autor:in), 2011, Kombinationsprognose mit neuronalen Netzen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/197590

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