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Institut für Informatik |
Carsten Wilhelm |
Zweitgutachter: Prof. Dr. Volker Sperschneider
Das Ziel der Diplomarbeit ist eine objektorientierte Verwaltung von Zeitreihen, gekoppelt mit verschiedenen Arten der Bearbeitung und Analyse der vorhandenen Daten. Weiterhin soll eine Prognose mit verschiedenen Verfahren möglich sein.
Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Modellierung der Zeitreihe als ein Objekt, dabei wird besonderer Wert auf die Erweiterbarkeit der Struktur gelegt, später sollen weitere Bearbeitungs-, Analyse- und Prognose-Verfahren einfach einzubauen sein.
Die Arbeit bietet die Möglichkeit, sowohl klassische statistische Prognosemethoden (wie ARIMA oder Regression), als auch neuronale Netze (mit Hilfe von BP oder SNNS) zur Prognose heranzuziehen. Zu diesem Zweck müssen ebenfalls passende Vorverarbeitungen der Zeitreihen angeboten werden (z.B. Skalierung, Glättung). Ebenso sind Standard-Verfahren vorhanden, wie z.B. Differenzieren.
Die Erweiterbarkeit wird durch festgelegte Schnittstellen zwischen Zeitreihen-, Verarbeitungs- und Prognose-Objekten gewährleistet. Hierbei wird für die verschiedenen Teilprobleme jeweils eine Basisklasse zur Verfügung gestellt (persistente Speicherung, Vorverarbeitungen, Prognose, Zeitrechnung). Weitere Verfahren werden einfach durch Vererbung innerhalb des jeweiligen Teilbaumes eingehangen.
Die Programmierung erfolgt unter C++, stark String-basierte Teile werden in Perl implementiert.
Als Zusatztools werden Gauss (Statistik) und SNNS (Neuronale Netze) benutzt.
Die Arbeit ist in eine größere Projekt-Arbeit eingebettet, in der bereits ein paralleler BackPropagation-Algorithmus und eine Oberfläche entstanden sind.
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