Die dominierenden Ansätze zur Modellierung von Erwartungen sind empirisch nicht haltbar. Sie beziehen entweder nicht alle zur Verfügung stehenden Informationen ein und vernachlässigen Lernprozesse oder unterstellen vollkommene Kenntnis des zugrundeliegenden Modells und unbeschränkte Lernfähigkeit. Dieser Kritik wird mit einem neuartigen Ansatz begegnet, der Erwartungen über die Software GENEFER als adaptives Fuzzyregelsystem abbildet und damit den Ansprüchen Interpretierbarkeit, Abbildung von Unsicherheit und Lernfähigkeit genügt. Dieser Ansatz wird durch FX-Agent in eine Simulationsumgebung eingebettet, die einen künstlichen Devisenmarkt darstellt. Neben der ausführlichen Beschreibung der beiden Applikationen werden in Simulationsstudien die Wirkungsweise und Marktergebnisse erläutert.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Die Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Modellierung des Verhaltens dynamischer Systeme auf Basis numerischer Zeitreihen. Die Grundlage der Modellierung bildet die Überführung der vorliegenden Daten in symboli-sche Zeitreihen. Hierzu wird ein mehrstufiges Verfahren entwickelt, das die Repräsentation unterschiedlicher Merkmale auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen erlaubt. Zur Analyse der symbolischen Zeitreihen wird ein bestehender Data Mining-Algorithmus (Multi-Stream Dependency Detection) erweitert. Das resultierende Verfahren ermöglicht die Suche nach Abhängigkeiten zwischen verschiedenen symbolischen Zeitreihen (Multi Input Multi Output-Modell) in vorgegebenen, jedoch frei wählbaren Zeitintervallen. Zur effektiven Verhaltenssimulation des betrachteten dynamischen Systems mit Hilfe der erkannten Abhängigkeitsbeziehungen auf der numerischen Ebene wird die Modellstruktur "t-Fuzzy-System" hergeleitet, die die explizite Repräsentation von Zeitverzögerungen, insbe-sondere Totzeiten, in Fuzzy-Regeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2021-02-11
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