Neuronale Netze
Vortrag am Mittwoch, den 18. Januar 2017 um 11.00 Uhr in Raum 204/ Haus II
BRODA, S. (Fachbereich B2.2 Informationsgrundlagen Grundwasser Boden): Künstliche neuronale Netze zur Prognose von Grundwasserständen – Methodische Grundlagen und Anwendung
Quelle: BGR
Die verlässliche flächenhafte Modellierung und Vorhersage von Grundwasserständen mittels numerischer Grundwasserströmungsmodelle wird stark durch die Datenverfügbarkeit zur Modellparametrisierung beeinflusst. In diesen Fällen sind Ansätze der künstlichen Intelligenz, wie künstliche neuronale Netze (KNN), eine vielversprechende Lösung. Beliebig komplexe Fragestellungen werden dabei anhand von Trainingsbeispielen erlernt und so zu einer Eingabe-Ausgabe-Größe reduziert, wobei Prozessbeschreibungen entfallen.
In dem Beitrag werden die theoretischen Grundlagen, Arten und Lernprinzipien von KNN beschrieben, sowie deren Anwendung zur Grundwassserstandsvorhersage in Pilotgebieten demonstriert.