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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