Availability: Einsatz von Methoden des "Soft Computings" in der Hydrologie

Einsatz von Methoden des "Soft Computings" in der Hydrologie:

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Main Author:	Lange, Nils Thorsten (Author)
Format:	Thesis/Dissertation Book
Language:	German
Published:	Kaiserslautern Fachgebiet für Wasserbau und Wasserwirtschaft der Univ. Kaiserslautern 2003
Series:	Berichte / Fachgebiet Wasserbau und Wasserwirtschaft, Universität Kaiserslautern 15
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BERND DIEKKRUEGER D386 INHALTSVERZEICHNIS INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG. 1 1.1 PROBLEMSTELLUNG 1 1.2 ZIELE DER ARBEIT 1 1.3 VORGEHENSWEISE 2 2 EINFUEHRUNG IN DAS SOFT COMPUTING 3 3 FUZZY-LOGIK 5 3.1 EINFUEHRUNG 5 3.2 FUZZY-SET 6 3.3 LINGUISTISCHE VARIABLE 9 3.4 MENGENOPERATIONEN 10 3.5 MODIFIKATOREN 14 3.6 FUZZIFIZIERUNG 15 3.7 WISSENSBASIS UND FUZZY-INFERENZ 19 3.8 DEFUZZIFIZIERUNG 23 3.9 ANWENDUNGEN VON FUZZY-LOGIK IN DER HYDROLOGIE 26 3.9.1 ERLAEUTERUNGEN 26 3.9.2 GESAMTER WASSERKREISLAUF 27 3.9.3 NIEDERSCHLAG 28 3.9.4 VERDUNSTUNG 29 3.9.5 GRUNDWASSER 30 3.9.6 GEWAESSERABFLUSS - REGIONALISIERUNG 31 3.9.7 GEWAESSERABFLUSS - MODELLIERUNG 32 3.9.8 GEWAESSERABFLUSS - VORHERSAGE 33 3.9.9 GEWAESSERABFLUSS - STEUERUNG 33 3.9.10 ZUSAMMENFASSUNG DER LITERATURRECHERCHE 35 4 NEURONALE NETZE 36 4.1 EINFUEHRUNG 36 4.2 ARCHITEKTURTYPEN UND AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN NEURONALER NETZE 39 4.2.1 ARCHITEKTURTYPEN 39 4.2.2 AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN 42 4.3 EIGENSCHAFTEN UND EINSATZBEREICHE NEURONALER NETZE 45 4.3.1 HAUPTEIGENSCHAFTEN NEURONALER NETZE 45 4.3.2 EINSATZMOEGLICHKEITEN NEURONALER NETZE 46 INHALTSVERZEICHNIS 4.4 LERNALGORITHMEN VON NEURONALEN NETZEN 48 4.4.1 ALGORITHMEN FUER UEBERWACHTES LERNEN 49 4.4.2 ALGORITHMEN FUER NICHT UEBERWACHTES LERNEN 50 4.4.3 ALGORITHMEN FUER LERNEN MIT BESTAETIGUNG 50 4.5 PRINZIPIELLE VORGEHENSWEISE 51 4.5.1 FESTLEGUNG DER NETZ-ARCHITEKTUR 51 , 4.5.2 BESTIMMUNG DER AKTIVIERUNGSFUENKTION 51 4.5.3 AUSWAHL DES LERNALGORITHMUS 51 ^ 4.5.4 EINTEILUNG UND AUFBEREITUNG DER DATENSAETZE 52 4.5.5 DURCHFUEHRUNG DES TRAININGS 52 4.5.6 VERWENDUNG DES AUSGELERNTEN NETZES : 52 4.5.7 ANWENDUNG VON NEURONALEN NETZ-SIMULATOREN 53 ; 4.6 ANWENDUNGSBEISPIELE VON NEURONALEN NETZEN IN DER HYDROLOGIE 55 4.6.1 ERLAEUTERUNGEN 55 ; 4.6.2 GESAMTER WASSERKREISLAUF 56 4.6.3 NIEDERSCHLAG 57 4.6.4 VERDUNSTUNG 58 4.6.5 GRUNDWASSER 59 J 4.6.6 GEWAESSERABFLUSS - REGIONALISIERUNG 60 4.6.7 GEWAESSERABFLUSS - MODELLIERUNG 60 4.6.8 GEWAESSERABFLUSS - VORHERSAGE 62 I 4.6.9 GEWAESSERABFLUSS - STEUERUNG 64 ! 4.6.10 GEWAESSERABFLUSS - DATENREIHEN 65 T 4.6.11 ZUSAMMENFASSUNG DER LITERATURRECHERCHE 65 , 5 EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 66 I 5.1 EINFUEHRUNG 66 I 5.2 GENETISCHEN ALGORITHMEN 67 : 5.2.1 EINFUEHRUNG 67 J 5.2.2 KONZEPT 67 : 5.2.3 VORGEHENSWEISE 68 ! 5.2.4 ERWEITERUNGEN 70 J 5.2.5 VERFAHRENSVARIANTEN 71 5.2.6 BEWERTUNG 72 5.3 GENETISCHE PROGRAMMIERUNG 73 5.3.1 EINFUEHRUNG 73 5.3.2 KONZEPT . . 73 5.3.3 VORGEHENSWEISE 74 5.3.4 BEWERTUNG 75 5.4 EVOLUTIONSSTRATEGIEN 76 5.4.1 EINFUEHRUNG : 76 5.4.2 KONZEPT 76 5.4.3 VORGEHENSWEISE 76 5.4.4 BEWERTUNG 78 INHALTSVERZEICHNIS 5.5 EVOLUTIONAERE PROGRAMMIERUNG 79 5.5.1 EINFUEHRUNG 79 5.5.2 KONZEPT 79 5.5.3 VORGEHENSWEISE 79 5.5.4 BEWERTUNG 81 5.6 VERGLEICH DER METHODEN EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 82 5.7 ANWENDUNG DER EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN IN DER HYDROLOGIE 83 5.7.1 ERLAEUTERUNGEN 83 5.7.2 GESAMTER WASSERKREISLAUF 83 5.7.3 NIEDERSCHLAG 84 5.7.4 GRUNDWASSER 85 5.7.5 GEWAESSERABFLUSS - REGIONALISIERUNG 86 5.7.6 GEWAESSERABFLUSS MODELLIERUNG 86 5.7.7 GEWAESSERABFLUSS - VORHERSAGE 88 5.7.8 GEWAESSERABFLUSS - STEUERUNG 89 5.7.9 GEWAESSERABFLUSS - DATENREIHEN 90 5.7.10 ZUSAMMENFASSUNG DER LITERATURRECHERCHE 90 6 CHAOS 91 6.1 EINFUEHRUNG 91 6.2 CHAOSTHEORIE 94 6.3 BEISPIELE DER CHAOSTHEORIE 95 6.4 ATTRAKTOREN UND FEIGENBAUM-KONSTANTE 97 6.5 FRAKTALE UND SELBSTAEHNLICHKEIT 99 6.6 BEDEUTUNG DER CHAOSFORSCHUNG 101 6.7 ANWENDUNGSBEISPIELE IN DER HYDROLOGIE 102 6.7.1 ERLAEUTERUNGEN 102 6.7.2 ALLGEMEINE HYDROLOGISCHE BETRACHTUNGEN 102 6.7.3 NIEDERSCHLAG 104 6.7.4 VERDUNSTUNG 105 6.7.5 GRUNDWASSER 106 6.7.6 GEWAESSERABFLUSS 106 6.7.7 ZUSAMMENFASSUNG DER LITERATURRECHERCHE 108 7 HYBRIDSYSTEME 109 7.1 EINFUEHRUNG 109 7.2 NEURO-FUZZY-TECHNIKEN 110 7.3 FUZZY-LOGIK UND EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 115 7.4 NEURONALE NETZE UND EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 118 INHALTSVERZEICHNIS 7.5 FORSCHUNGSARBEITEN UEBER HYBRIDSYSTEME IN DER HYDROLOGIE 122 7.5.1 ERLAEUTERUNGEN 122 7.5.2 ALLGEMEINE MODELLIERUNG 123 7.5.3 NIEDERSCHLAG 124 7.5.4 VERDUNSTUNG 125 7.5.5 GRUNDWASSER 125 7.5.6 GEWAESSERABFLUSS 126 7.5.7 ZUSAMMENFASSUNG DER LITERATURRECHERCHE 128 ERGEBNISSE DER LITERATURRECHERCHE 129 1 ANWENDUNG NEURONALER NETZE IN DER NIEDERSCHLAG-ABFLUSS-MODELLIERUNG. 136 9.1 EINFUEHRUNG 130 9.1.1 HYDROLOGISCHE GRUNDLAGEN 130 9.1.2 ANWENDUNGSVARIANTEN VON NEURONALEN NETZEN 131 9.2 EIGENSCHAFTEN DES NEURONALEN NETZ-SIMULATORS 132 9.2.1 MULTILAYER FEEDFORWARD NETZWERK 132 9.2.2 SCHWELLENWERTE DER NEURONEN 133 9.2.3 AKTIVIERUNGSFUNKTION 134 9.2.4 STANDARDISIERUNG 135 9.2.5 BERECHNUNG DES NETZWERKFEHLERS 136 9.2.6 BACKPROPAGATION LERNREGEL 137 9.2.7 EARLY-STOPPING-METHODE 140 9.3 PARAMETERWERTE DES NEURONALEN NETZ-SIMULATORS 141 9.3.1 NETZWERKAUFBAU 141 9.3.2 INITIALISIERUNG DER GEWICHTE 141 9.3.3 AKTIVIERUNGSFUNKTION 141 9.3.4 LERNRATE 142 9.3.5 FLAT-SPOT-ELIMINIERUNG 142 9.3.6 MOMENTUM-TERM 142 9.3.7 ANZAHL DER TRAININGSZYKLEN 142 9.4 DATENGRUNDLAGE 143 9.4.1 VORGEHENSWEISE 143 9.4.2 ERZEUGUNG DER DATENSAETZE 144 9.4.3 MERKMALE DER DATENSAETZE 146 9.5 ABFLUSS-VORHERSAGE 147 9.5.1 MODELLANSATZ 147 9.5.2 PRINZIPIELLER AUFBAU DES NEURONALEN NETZES 147 9.5.3 DATENGRUNDLAGE UND DATENSAETZE 148 9.5.4 SIMULATION 148 9.5.5 ERGEBNISSE 149 9.5.6 ERGEBNISSE AEHNLICHER FORSCHUNGSARBEITEN 152 9.5.7 ZUSAMMENFASSUNG 154 INHALTSVERZEICHNIS 9.6 NIEDERSCHLAG-ABFLUSS-MODELLIERUNG 155 9.6.1 MODELLANSATZ 155 9.6.2 PRINZIPIELLER AUFBAU DES NEURONALEN NETZES 155 9.6.3 DATENGRUNDLAGE UND DATENSAETZE 156 9.6.4 SIMULATION 157 9.6.5 ERGEBNISSE 158 9.6.6 ERGEBNISSE EINER AEHNLICHEN FORSCHUNGSARBEIT 161 9.6.7 ZUSAMMENFASSUNG . 163 9.7 NIEDERSCHLAG-ABFLUSS-MODELLIERUNG MIT ZUSAETZLICHEN PARAMETERN 164 9.7.1 MODELLANSATZ 164 9.7.2 PRINZIPIELLER AUFBAU DES NEURONALEN NETZES 164 9.7.3 DATENGRUNDLAGE UND DATENSAETZE 165 9.7.4 SIMULATION 167 9.7.5 ERGEBNISSE 167 9.7.6 ERGEBNISSE EINER AEHNLICHEN FORSCHUNGSARBEIT 170 9.7.7 ZUSAMMENFASSUNG 172 9.8 ZUSAMMENFASSUNG ZUM EINSATZ NEURONALER NETZE 173 10 ANWENDUNG VON FUZZY-LOGIK IN DER NIEDERSCHLAG-ABFLUSS-MODELLIERUNG 176 10.1 EINFUEHRUNG 176 10.2 EINFACHER FUZZY-LOGIK-ANSATZ 177 10.2.1 MODELLANSATZ 177 10.2.2 AUSWAHL DER EREIGNISSE 178 10.2.3 FORMULIERUNG VON LINGUISTISCHEN VARIABLEN 179 10.2.4 FORMULIERUNG EINER REGELBASIS 182 10.2.5 SIMULATIONSERGEBNISSE UND BEWERTUNG 185 10.3 KOMPLEXER FUZZY-LOGIK-ANSATZ 186 10.3.1 MODELLANSATZ 186 10.3.2 AUSWAHL DER EREIGNISSE 187 10.3.3 FORMULIERUNG VON LINGUISTISCHEN VARIABLEN 189 10.3.4 AUFSTELLUNG DER NOTWENDIGEN REGELBASEN 195 10.3.5 SIMULATIONSERGEBNISSE UND BEWERTUNG 204 10.4 ZUSAMMENFASSUNG ZUM EINSATZ VON FUZZY-LOGIK 206 INHALTSVERZEICHNIS 11 ANWENDUNG EINER KOMBINATION VON FUZZY-LOGIK UND NEURONALEN NETZEN 207 , 11.1 MODELLANSATZ 207! 11.2 DATENGRUNDLAGE 2081 I 11.3 FUZZY-LOGIK-ANSATZ 211 1 11.3.1 FORMULIERUNG VON LINGUISTISCHEN VARIABLEN 2111 11.3.2 AUFSTELLUNG EINER REGELBASIS 2131 11.4 ERMITTLUNG DER DATEN FUER DAS NEURONALE NETZ 215 J 11.5 AUFBAU DES NEURONALEN NETZES 217 11.6 SIMULATIONSERGEBNISSE 218 11.7 ZUSAMMENFASSUNG ZUM EINSATZ DES HYBRIDEN ANSATZES 221 12 ZUSAMMENFASSENDE DISKUSSION UND SCHLUSSFOLGERUNGEN 222 12.1 SOFT COMPUTING IN DER HYDROLOGIE 222 12.2 PRAKTISCHE ANWENDUNG VON MODELLIERUNGSANSAETZEN 224 12.2.1 DATENBASIS . 224 12.2.2 NEURONALE NETZE 224 12.2.3 FUZZY-LOGIK 226 12.2.4 KOMBINATION VON FUZZY-LOGIK UND NEURONALEN NETZEN 228 12.3 FAZIT UND AUSBLICK 229 13 VERZEICHNISSE 231 13.1 LITERATURVERZEICHNIS 231 13.2 ABBILDUNGSVERZEICHNIS 251 13.3 TABELLENVERZEICHNIS 255
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