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Adaptive Datenaufbereitung, Modellkonstruktion und -analyse für ein rückgekoppeltes industrielles Prognose- und Steuerungssystem
Projektbearbeiter:
Fabian Wickborn
Finanzierung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ;
Adaptive Datenaufbereitung, Modellkonstruktion und -analyse für ein rückgekoppeltes industrielles Prognose- und Steuerungssystem
Im Rahmen des Projektes werden neue Methoden zur Modellanalyse von zeitdiskreten, stochastischen, nicht-markoffschen Prozessen auf Basis von sogenannten Proxels entwickelt, an welche die Erwartung gerichtet wird, effizienter als Monte-Carlo-Simulation zu sein. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der industriellen Verwendbarkeit der Verfahren, weswegen der Industriepartner eigene realistische Modelle zur Verfügung stellt. Ziel des Projektes ist ein Verfahren, dass auch bei steifen Modellen mit der minimalen Anzahl zu verarbeitender Variablen auskommt.

Schlagworte

Markov-Ketten, Simulation, Stochastisches Petrinetz
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