Prognose Erweiterungspaket

BelVis PRO EHP

BelVis PRO EHP

Das BelVis PRO Enhancement Package (EHP) ist in BelVis PRO integriert und basiert auf neuen Forschungsergebnissen und Entwicklungen der KISTERS Abteilung Modelle. Es erweitert den Funktionsumfang von BelVis PRO um

  • Modellübergreifende Werkzeuge, z. B. erweiterte statistische Auswertungen und Empfindlichkeitsanalysen
  • Optimierte Verfahren für ALN, wie u. a. grafische Stabilitätsanalysen
  • Neue Prognosemethoden und optimierte Trainingsalgorithmen,
    die eine signifikante Verbesserung der Prognosegüte und kürzeste
    Trainingszeiten ermöglichen

Rekurrente Neuronale Netze (RNN)

RNN sind als Erweiterung zu ALN- und KNN-Modellen einsetzbar und ermöglichen Prognosen von höchster Güte. RNN sind in BelVis PRO EHP sehr einfach zu konfigurieren. Mit RNN entstehen zufällige und kreative Ergänzungen des eigenen Modellansatzes. Es ist erstaunlich, wie die Kreativität des Zufalls die eigenen Anstrengungen der Modellbildung ergänzt und dadurch die Prognosegüte verbessern kann.

Hierarchische Modelle

Hierarchische Modelle ermöglichen ohne Hinzunahme neuer Informationen eine signifikante Verbesserung der Prognosegüte. Mehrere Sub-Modelle (ALN, KNN, RNN, …) lassen sich per drag&drop zu einer Hierarchie organisieren. Die optionale Optimierung eines hierarchischen Modells findet automatisch den besten Mix aller Sub-Modelle, d. h. ungenaue Sub-Modelle werden deaktiviert.

Innovative KNN-Trainingsmethoden

BelVis PRO EHP bietet zahlreiche innovative KNN-Trainingsmethoden, von denen zwei zum Patent eingereicht wurden. Diese Methoden ermöglichen nun ein automatisches Training, wobei sogar eine automatische Erweiterung und Optimierung der Hidden-Neuronen möglich ist. Es ist uns gelungen, die Trainingszeiten sehr kurz zu halten, obwohl diese zahlreichen Innovationen einen erheblichen algorithmischen Aufwand darstellen. Der sprichwörtliche Gang zum Kaffeeautomaten lohnt sich nicht mehr.

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