WO2004107066A1 - Verfahren sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung eines zukünftigen systemverhaltens eines dynamischen systems - Google Patents

Verfahren sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung eines zukünftigen systemverhaltens eines dynamischen systems Download PDF

Info

Publication number
WO2004107066A1
WO2004107066A1 PCT/EP2004/050468 EP2004050468W WO2004107066A1 WO 2004107066 A1 WO2004107066 A1 WO 2004107066A1 EP 2004050468 W EP2004050468 W EP 2004050468W WO 2004107066 A1 WO2004107066 A1 WO 2004107066A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
behavior
future
dynamic system
dynamic
system behavior
Prior art date
Application number
PCT/EP2004/050468
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Ralph Grothmann
Christoph Tietz
Hans-Georg Zimmermann
Original Assignee
Siemens Aktiengesellschaft
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Aktiengesellschaft filed Critical Siemens Aktiengesellschaft
Priority to US10/558,623 priority Critical patent/US7464061B2/en
Priority to EP04726180A priority patent/EP1627263B1/de
Publication of WO2004107066A1 publication Critical patent/WO2004107066A1/de

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only

Definitions

  • the invention relates to a method and a computer program with program code means and a computer program product for determining a future system behavior of a dynamic system.
  • a neural structure for example a neural network, to describe and model a dynamic system or a dynamic process and its process behavior.
  • a dynamic system or a dynamic process is described by a state transition description, which is not visible to an observer of the dynamic process, and an output equation, which describes observable quantities of the technical dynamic process.
  • the dynamic process 200 or a dynamic system 200, in which the dynamic process takes place, is subject to the influence of an external input variable u of predeterminable dimension, an input variable u ⁇ at a time t being designated u-t:
  • the input variable u ⁇ - at a time t causes a change in the dynamic process.
  • An internal state st (s ⁇ e 91 m ) of predeterminable dimension m at a time t cannot be observed by an observer of the dynamic system 200.
  • a state transition of the inner state s of the dynamic process is caused and the state of the dynamic process changes to a subsequent state s - ⁇ + i at a subsequent time t + 1.
  • f (.) denotes a general mapping rule
  • An output variable y- ⁇ observable by an observer of the dynamic system 200 at a time t depends on the input variable u-i- and the internal state s ⁇ .
  • the output variable y ⁇ (yt e 9J n ) is predeterminable dimension n.
  • a neural structure of interconnected computing elements in the form of a neural network of interconnected neurons is used in [1].
  • the connections between the neurons of the neural network are weighted.
  • the weights of the neural network are summarized in a parameter vector v.
  • an internal state of a dynamic system which is subject to a dynamic process, depends on the input variable u and the internal state of the previous time st and the parameter vector v in accordance with the following regulation:
  • NN denotes a mapping rule specified by the neural network.
  • This description of the dynamic system 200 according to relationship (3) is also referred to as the "forecast approach”.
  • the dynamic system can also be:
  • [2] discloses a further neural structure for describing the dynamic system 200, a neural network referred to as a time delay recurrent neural network (TDRNN).
  • TDRNN time delay recurrent neural network
  • the known TDRNN is shown in FIG. 5 as a neural network 500 which is developed over a finite number of times (shown 5 times: t-4, t-3, t-2, t-1, t).
  • the neural network 500 shown in FIG. 5 has an input layer 501 with five partial input layers 521, 522, 523, 524 and 525, each of which contains a predeterminable number of input computing elements, to which input variables ut- 4 , ut- 3 , u -, ut-l and u can be applied at predeterminable times t-4, t-3, t-2, t-1 and t, ie time series values described below with predetermined time steps.
  • Input computing elements i.e. Input neurons are connected via variable connections to neurons with a predefinable number of hidden layers 505 (5 hidden layers shown).
  • Neurons of a first 531, a second 532, a third 533, a fourth 534 and a fifth 535 hidden layer are each connected to neurons of the first 521, the second 522, the third 523, the fourth 524 and the fifth 525 partial input layer ,
  • the connections between the first 531, the second 532, the third 533, the fourth 534 and the fifth 535 hidden layer with the first 521, the second 522, the third 523, the fourth 524 and the fifth 525 partial input layer are respectively the same.
  • the weights of all connections are contained in a first connection matrix B ⁇ .
  • the neurons of the first hidden layer 531 are connected with their outputs to inputs of neurons of the second hidden layer 532 according to a structure given by a second connection matrix A ] _.
  • the neurons of the second hidden layer 532 are with their outputs with inputs of neurons of the third hidden layer 533 according to a given by the second connection matrix A ⁇
  • the neurons of the third hidden layer 533 are connected with their outputs to inputs of neurons of the fourth hidden layer 534 according to a structure given by the second connection matrix Aj_.
  • Neurons of the fourth hidden layer 534 are connected with their outputs to inputs of neurons of the fifth hidden layer 535 according to a structure given by the second connection matrix A-.
  • the first hidden layer 531, the second hidden layer 532, the third hidden layer 533, the fourth hidden layer 534 and the fifth hidden layer 535 "inner” states or “inner” system states st-4, st -3, s t-2 r st-l, and st represents a dynamic process described by the TDRNN at five successive times t-4, t-3, t-2, t-1 and t.
  • the information in the indices in the respective layers indicates the times t-4, t-3, t-2, t-1 and t, to which the signals that can be tapped or supplied at the outputs of the respective layers relate ( ut- 4 , u - 3 , u t _ 2 , u t -i, u t ).
  • An output layer 520 has five partial output layers, a first partial output layer 541, a second partial output layer 542, a third partial output layer 543, a fourth partial output layer 544 and a fifth partial output layer 545. Neurons of the first sub-output layer 541 are given according to an output connection matrix C j
  • Neurons of the second partial output layer 542 are also connected to neurons of the second hidden layer 532 in accordance with the structure given by the output connection matrix C] _.
  • Neurons of the third partial output layer 543 are according to the output connection matrix C ⁇ mt Third hidden layer 533 neurons connected.
  • Neurons of the fourth partial output layer 544 are connected to neurons of the fourth hidden layer 534 according to the output connection matrix O.
  • Neurons of the fifth partial output layer 545 are in accordance with the output connection matrix C ⁇
  • the output variables for a point in time t-4, t-3, t-2, t-1, t can be tapped at the neurons of the partial output layers 541, 542, 543, 544 and 545 (yt-4r Yt-3r Yt-2r Yt -lr Yt) •
  • connection matrices in a neural network have the same values at any given time is referred to as the principle of the so-called shared weights.
  • Time Delay Recurrent Neural Network (TDRNN) is trained in a training phase in such a way that for each input variable u a target variable y. ) - is determined on a real dynamic system.
  • the tuple (input variable, determined target variable) is called the training date.
  • a large number of such training data form a training data record.
  • the TDRNN is trained with the training data record. An overview of various training methods can also be found in [1] and [4].
  • TDRNN Time Delay Recurrent Neural Network
  • Fig.la from [5] shows a basic structure on which the further developments known from [5] are based.
  • the basic structure is a neural network developed over three times t, t + 1, t + 2.
  • It has an input layer which contains a predeterminable number of input neurons, to which input variables ut at predefinable times t, i.e. time series values described below with predetermined time steps can be applied.
  • the input neurons are connected via variable connections to neurons with a predefinable number of hidden layers (3 hidden layers shown). Neurons of a first hidden layer are connected to neurons of the first input layer.
  • connection between the first hidden layer and the first input layer has weights which are contained in a first connection matrix B.
  • the neurons of the first hidden layer are connected with their outputs to inputs of neurons of a second hidden layer according to a structure given by a second connection matrix A.
  • the outputs of the neurons of the second hidden layer are connected to inputs of neurons of a third hidden layer in accordance with a structure given by the second connection matrix A.
  • the details in the indices in the respective layers each indicate the time t, t + 1, t + 2, to which the signals (u) which can be tapped or supplied at the outputs of the respective layer relate.
  • An output layer 120 has two sub-output layers, a first sub-output layer and a second sub-output layer. Neurons of the first partial output layer are connected to neurons of the first hidden layer in accordance with a structure given by an output connection matrix C. Neurons of the second partial output layer are also in accordance with that given by the output connection matrix C.
  • the output variables can be tapped at a time t + 1, t + 2 from the neurons of the partial output layers (y + l r
  • FIG. 7 shows a basic structure with corresponding functional relationships of an ECRNN.
  • [7] discloses a further neural structure for describing the dynamic system 200, a neural network known as a causal-retro-causal time delay recurrent neural network (short: causal-retro-causal neutral network; CRCNN).
  • a causal-retro-causal time delay recurrent neural network short: causal-retro-causal neutral network; CRCNN.
  • FIG. 3 shows a basic structure 300 with corresponding functional relationships of a CRCNN.
  • a first inner partial state st (311-314) of the first neuronal partial structure 310 and a second inner partial state r (321-324) of the second neural partial structure 320 depend on the input variable u (301-304), the first inner part, in accordance with the following regulations - state st-l (311 - 314), em second inner partial state t + ⁇ (321 - 324) as well as parameter vectors v s ,, v v ab:
  • Connections between the CRCNN neurons are weighted.
  • the weights are summarized in parameter vectors v s , v, v v .
  • the CRCNN 300 according to FIG. 3 is a neural network developed over four points in time, t-1, t, t + 1 and t + 2 (cf. TDRNN, FIG. 5).
  • [3] also provides an overview of the basics of neural networks and the possible uses of neural networks in the area of economics.
  • the invention is therefore based on the problem of specifying a method for determining a future system behavior of a dynamic system, which method is not subject to the disadvantages of the known arrangements and methods, in particular their inaccuracies.
  • This object is achieved by the method and by the computer program with program code means and the computer program product for determining a future system behavior of a dynamic system with the features according to the respective independent patent claim.
  • an approximation for the future system behavior is determined using a known system behavior of the dynamic system by means of a similarity comparison or similarity analysis (“Similarity Analysis”).
  • the future system behavior is determined ("causality analysis"), the approximation for the future system behavior of the dynamic system being supplied to the neural network structure as an input variable and an output variable the neural network structure represents the future system behavior.
  • the invention clearly shows a combination of a similarity analysis with a causality analysis using a neural network structure.
  • the similarity analysis is used to determine an approximation of a future (expected) system behavior from a historical system behavior. Based on this approximation, the future system behavior is then determined or predicted using a correction of the neural network structure.
  • This two-stage or combined procedure namely first an approximation by a similarity analysis with subsequent correction using a neural network structure, is particularly suitable for predicting the system behavior of so-called "human controlled” systems (HCS).
  • HCS human controlled systems
  • Such HCS are to be understood as systems which are subject to a controlling and / or planning-influencing influence.
  • HCS energy consumption, electricity consumption or gas consumption or corresponding energy consumption.
  • the energy or electricity / gas consumption depends on a supply and a demand for or for energy.
  • the interplay of supply and demand is subject to market-mechanical (economic) laws or mechanisms.
  • market-mechanical (economic) laws or mechanisms are subject to market-mechanical (economic) laws or mechanisms.
  • neural network structures (as part of the causality analysis) are to be used which are particularly suitable for an effect-cause analysis (causality analysis).
  • Dynamic systems are usually formulated as cause-effect relationships (cf. comments on Fig. 2, relationships (1) to (3)), which can be represented by the neuronal structures known from [1], [2] or [5]. These cause-effect relationships are expressed in these neural structures in the fact that an information flow generated in these neural structures is directed forward in time, ie from the past to the future. This is called forward behavior.
  • causes in input variables ut at previous points in time (t-2), (t-1), ... lead to (noticeable) effects in output variables yt at point in time (t or t + 1).
  • the input size ß are mapped to the output variables yt by the neural cause-effect structure.
  • This "forward-looking" flow of information is particularly suitable to take into account the market-mechanical influence.
  • This "backward-looking" information flow is particularly suitable to take into account the planning and / or controlling influence.
  • the invention is particularly suitable for predicting the future system behavior of the dynamic system. This forecast can be derived from the determined future system behavior.
  • the computer program with program code means is set up to carry out all the steps according to the inventive method perform when the program is running on a computer.
  • the computer program product with program code means stored on a machine-readable carrier is set up to carry out all steps according to the inventive method when the program is executed on a computer.
  • the arrangement and the computer program with program code means, set up to carry out all steps according to the inventive method when the program is executed on a computer, and the computer program product with program code means stored on a machine-readable carrier, set up all steps Carrying out according to the inventive method when the program is executed on a computer are particularly suitable for carrying out the inventive method or one of its further developments explained below.
  • the software solutions described can also be implemented decentrally or distributed, i.e. that parts of the computer program or parts of the computer program product - also as independent partial solutions - run on different (distributed) computers or are executed by them or are stored on different storage media.
  • the neural network structure has two substructures coupled to one another.
  • a first neural substructure is adapted such that its first mapping behavior describes a forward behavior of the dynamic system.
  • This first “forward-looking” neural network structure which can be represented by the neural structures known from [1], [2] or [5], is particularly suitable for establishing cause-effect relationships (cf. comments on FIG. 2, relationships (1 ) to (3)) to reproduce or recognize.
  • This cause-effect relationship is expressed in this first neural substructure in that an information flow generated in this first neural substructure is directed forward in time, ie from the past to the future. This is called forward behavior.
  • causes in input variables ut at previous times (t-2), (t-1), ... lead to (noticeable) effects in output variables yt at time (t or t + 1).
  • the Input variables u are mapped to the output variables yt by the neural cause-effect structure.
  • the second neural substructure is adapted such that its second mapping behavior describes a backward behavior of the dynamic system.
  • This second "backward-looking" neural network structure which can be represented by corresponding neural structures known from [1], [2] or [5], is particularly suitable for simulating or recognizing causal relationships.
  • This second “backward-looking” neural substructure is therefore particularly suitable for carrying out an effect-cause analysis in order to prepare a causal synthesis.
  • the first "forward-looking” neural substructure is particularly suitable for taking into account the influence of market mechanisms on the dynamic system.
  • the second "backward-looking” neural substructure is particularly suitable for taking into account a planning influence on the dynamic system.
  • the neuronal structure from the first and second neuronal substructure can be referred to as a causal-retro-causal neural network.
  • the first and / or the second neural substructure is or are a neural network developed over several points in time, for example a TDRNN, or neural networks unfolded over several points in time, in which one or in which a temporal dimension of the described one dynamic system is developed as a spatial dimension.
  • the first and / or second neural substructure is / are designed as an error correction recurrent neural network (ECRNN). Fundamentals of such ECRNN are described in [6] and can be built into the neural substructures accordingly.
  • ECRNN error correction recurrent neural network
  • the approximation for the future system behavior of the dynamic system can be determined in such a way that the known system behavior is divided into sections of predefinable time lengths, such as a day or an hour. Associated section system behavior is then determined for the sections.
  • certain sections with the respective associated section system behavior can be selected. Using these selected sections and the selected associated section system behavior can be determined taking into account a calendar effect.
  • such sections are selected whose associated section system behavior exhibits significant behavior.
  • a system behavior can be interpolated and / or averaged and / or historical section system behavior can be inserted between the selected section system behavior.
  • the invention is used to forecast energy consumption, in particular consumption of a gas quantity. Accordingly, the invention can also be used for a power consumption forecast.
  • Figures la and lb sketch of a two-stage procedure for an energy forecast (la: first stage: similarity analysis; lb: second stage: causality analysis) according to an embodiment;
  • Figure 2 is a sketch of a general description of a dynamic system
  • Figure 3 is a sketch of a CRCNN with basic functional relationships
  • Figure 4 is a sketch showing a historical course of energy / gas consumption (weekly data for 01/92 - 10/99);
  • FIG. 5 shows a sketch of an arrangement of a TDRNN which is unfolded over time with a finite number of states
  • FIG. 6 shows a sketch of a further development of a TDRNN suitable for "overshooting"
  • Figure 7 is a sketch of an ECRNN with basic functional relationships.
  • Exemplary embodiment energy / gas consumption forecast
  • FIG. 4 shows an example of an energy consumption curve, a historical curve 400 of an energy / gas consumption based on weekly consumption data for a period 01/92 - 10/99.
  • the gas consumption is generally dependent on a demand from customers (market mechanics) and a planning strategy (cost minimization) for a gas supply of utilities (planning influence) 420.
  • Procedure Fig.la and Fig.lb
  • Fig. La and Fig.lb show a procedure used for the energy consumption forecast 2001.
  • Fig. La shows a first step of the procedure, a similarity analysis (approximation step).
  • Fig. Lb shows a second step of the procedure, a causality analysis (post-correction).
  • a result of the first step is at the same time the output or input variable for the second step.
  • a historical, known energy consumption curve in this case the energy consumption for the year 2000 111, is divided into time segments of one day each, so-called daily slices.
  • significant energy consumption patterns 120, 121 which can consist of one or more connected daily slices, are selected from the historical energy consumption profile 2000.
  • Significant energy consumption patterns 120, 121 can be patterns that are unusual in their shape, such as energy consumption peaks. Energy consumption patterns on significant days such as public holidays (Christmas, Easter) or the start of the holiday are also significant.
  • Such energy consumption patterns selected in this way are based on the corresponding daily slices, taking into account a calendar effect in the forecast year 2001 or in the forecast period 2001 transferred or projected 130, 131.
  • the calendar effect means that, for example, a "daily disc” or the energy consumption curve at Easter 2000 (historically) is assumed to be a forecast, approximated “daily disc” or energy consumption curve for Easter 2001 (approximation forecast) (despite the date difference between Easter 2000 and 2001).
  • the result of this first step, the similarity analysis 110, is an approximation for the forecast energy consumption curve for 2001 112.
  • Step 2 causality analysis (Fig. Lb, 150)
  • the causality analysis 150 provides the sought-after energy consumption forecast 2001 153.
  • the causality analysis 150 is carried out using a neural network structure, a so-called causal-retro-causal neural network (CRC NN) 151 or 300 (FIG. 3).
  • CRC NN causal-retro-causal neural network
  • FIG. 3 shows a basic structure 300 with corresponding functional relationships of a CRCNN.
  • a first inner partial state st (311-314) of the first neuronal partial structure 310 and a second inner partial state r (321-324) of the second neuronal partial structure 320 depend on the input variable t (301-304), the first, in accordance with the following regulations inner partial state st-l (311 ⁇ 314), the second inner partial state r + i (321 - 324) as well as parameter vectors v s , vt, Vy from:
  • N (.) denotes a mapping rule specified by the neural network.
  • Connections between the CRCNN neurons are weighted.
  • the weights are summarized in parameter vectors v s , v, v y .
  • the CRCNN 300 according to FIG. 3 is a neural network developed over four points in time, t-1, t, t + 1 and t + 2 (cf. TDRNN, FIG. 5).
  • the input variable (301 - 304) is the result of the similarity analysis from the first stage (110), i.e. the approximate course of the predicted energy consumption 112, 152 determined in the first stage.
  • the output variable yt (341 - 344) is the desired result of the causality analysis of the second stage (150), i.e. the post-corrected course of the predicted energy consumption 153 determined in the second stage.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Bei der Erfindung wird unter Verwendung eines bekannten Systemsverhaltens des dynamischen Systems durch einen Ähnlichkeitsvergleich eine Näherung für das zukünftige Systemverhalten ermittelt ("Similarity Analysis"). Anschließend wird unter Verwendung der Näherung für das zukünftige Systemverhalten des dynamischen Systems und unter Verwendung einer neuronalen Netzstruktur', insbesondere eines Causal-Retro-Causal Networks, das zukünftige Systemverhalten ermittelt ("Causality Analysis").

Description

Beschreibung
Verfahren sowie Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung eines zukünftigen Systemverhaltens eines dynamischen Systems
Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie ein Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und ein Computerprogramm- Produkt zur Ermittlung eines zukünftigen Systemverhaltens ei- nes dynamischen Systems.
Aus [1] ist es bekannt, zur Beschreibung und Modellierung eines dynamischen Systems bzw. eines dynamischen Prozesses und dessen Prozessverhaltens eine neuronale Struktur, beispiels- weise ein neuronales Netz, einzusetzen.
Allgemein wird ein dynamisches System bzw. ein dynamischer Prozess durch eine Zustandsübergangsbeschreibung, die für einen Beobachter des dynamischen Prozesses nicht sichtbar ist, und eine Ausgangsgleichung, die beobachtbare Größen des technischen dynamischen Prozesses beschreibt, beschrieben.
Ein solches Prozessverhalten eines dynamischen Prozesses ist in Fig.2 dargestellt.
Der dynamische Prozess 200 bzw. ein dynamisches System 200, in dem der dynamische Prozess abläuft, unterliegt dem Ein- fluss einer externen Eingangsgröße u vorgebbarer Dimension, wobei eine Eingangsgröße u^ zu einem Zeitpunkt t mit u-t be- zeichnet wird:
ut e 5R1,
wobei mit 1 eine natürliche Zahl bezeichnet wird.
Die Eingangsgröße u^- zu einem Zeitpunkt t verursacht eine Veränderung des dynamischen Prozesses. Ein innerer Zustand st (s^ e 91m ) vorgebbarer Dimension m zu einem Zeitpunkt t ist für einen Beobachter des dynamischen Systems 200 nicht beobachtbar.
In Abhängigkeit vom inneren Zustand st und der Eingangsgröße u-t wird ein Zustandsübergang des inneren Zustandes s des dynamischen Prozesses verursacht und der Zustand des dynamischen Prozesses geht über in einen Folgezustand s-^+i zu einem folgenden Zeitpunkt t+1.
Dabei gilt:
Figure imgf000004_0001
wobei mit f(.) eine allgemeine Abbildungsvorschrift bezeichnet wird.
Eine von einem Beobachter des dynamischen Systems 200 beobachtbare Ausgangsgröße y-^ zu einem Zeitpunkt t hängt ab von der Eingangsgröße u-i- sowie dem inneren Zustand s^.
Die Ausgangsgröße y^ ( yt e 9Jn) ist vorgebbarer Dimension n.
Die Abhängigkeit der Ausgangsgröße yt von der Eingangsgröße u-fc und dem inneren Zustand s-^ des dynamischen Prozesses ist durch folgende allgemeine Vorschrift gegeben:
t = g(s )' <2> wobei mit g(.) eine allgemeine Abbildungsvorschrift bezeichnet wird.
Zur Beschreibung des dynamischen Systems 200 wird in [1] eine neuronale Struktur aus miteinander verbundenen Rechenelemente in Form eines neuronalen Netzes miteinander verbundener Neuronen eingesetzt. Die Verbindungen zwischen den Neuronen des neuronalen Netzes sind gewichtet. Die Gewichte des neuronalen Netzes sind in einem Parametervektor v zusammengefasst .
Somit hängt ein innerer Zustand eines dynamischen Systems, welches einem dynamischen Prozess unterliegt, gemäß folgender Vorschrift von der Eingangsgröße u und dem inneren Zustand des vorangegangenen Zeitpunktes st und dem Parametervektor v ab:
st + 1 = NN(v, st, ut), (3)
wobei mit NN ( . ) eine durch das neuronale Netz vorgegebene Abbildungsvorschrift bezeichnet wird. Diese Beschreibung des dynamischen Systems 200 gemäß Beziehung (3) wird auch als "Forecast Approach" bezeichnet.
Alternativ dazu lässt sich das dynamische System auch durch:
Figure imgf000005_0001
mit st = NN(v, st-i, ut) (3Λ)
beschreiben, was als "Consistency Approach" bezeichnet wird. "Forecast Approach" und "Consistency Approach" führen zu geringfügigen strukturellen Unterschieden in den jeweiligen Netzstrukturen, sind aber gleichwertige, alternativ verwend- bare Beschreibungsformen für dynamische Systeme.
Aus [2] ist eine weitere neuronale Struktur zur Beschreibung des dynamischen Systems 200, ein als Time Delay Recurrent Neural Network (TDRNN) bezeichnetes neuronales Netz, bekannt. Das bekannte TDRNN ist in Fig.5 als ein über eine endliche Anzahl von Zeitpunkten (dargestellt 5 Zeitpunkte: t-4, t-3, t-2, t-1, t) entfaltetes neuronales Netz 500 dargestellt.
Das in Fig.5 dargestellte neuronale Netz 500 weist eine Eingangsschicht 501 mit fünf Teileingangsschichten 521, 522, 523, 524 und 525 auf, die jeweils eine vorgebbare Anzahl Eingangs-Rechenelemente enthalten, denen Eingangsgrößen ut-4 , ut-3 , u - , ut-l und u zu vorgebbaren Zeitpunkten t-4, t- 3, t-2, t-1 und t, d.h. im weiteren beschriebene Zeitreihenwerte mit vorgegebenen Zeitschritten, anlegbar sind.
Eingangs-Rechenelemente, d.h. Eingangsneuronen, sind über variable Verbindungen mit Neuronen einer vorgebbaren Anzahl versteckter Schichten 505 (dargestellt 5 verdeckte Schichten) verbunden .
Dabei sind Neuronen einer ersten 531, einer zweiten 532, einer dritten 533, einer vierten 534 und einer fünften 535 ver- steckten Schicht jeweils mit Neuronen der ersten 521, der zweiten 522, der dritten 523, der vierten 524 und der fünften 525 Teileingangsschicht verbunden.
Die Verbindungen zwischen der ersten 531, der zweiten 532, der dritten 533, der vierten 534 und der fünften 535 versteckten Schicht mit jeweils der ersten 521, der zweiten 522, der dritten 523, der vierten 524 und der fünften 525 Teileingangsschicht sind jeweils gleich. Die Gewichte aller Verbindungen sind jeweils in einer ersten Verbindungsmatrix B^ ent- halten.
Ferner sind die Neuronen der ersten versteckten Schicht 531 mit ihren Ausgängen mit Eingängen von Neuronen der zweiten versteckten Schicht 532 gemäß einer durch eine zweite Verbin- dungsmatrix A]_ gegebene Struktur verbunden. Die Neuronen der zweiten versteckten Schicht 532 sind mit ihren Ausgängen mit Eingängen von Neuronen der dritten versteckten Schicht 533 gemäß einer durch die zweite Verbindungsmatrix A^ gegebene
Struktur verbunden. D e Neuronen der dritten versteckten Schicht 533 sind mit ihren Ausgangen mit Eingängen von Neuronen der vierten versteckten Schicht 534 gemäß einer durch d e zweite Verbindungsmatrix Aj_ gegebene Struktur verbunden. Die
Neuronen der vierten versteckten Schicht 534 sind mit ihren Ausgangen mit Eingängen von Neuronen der fünften versteckten Schicht 535 gemäß einer durch die zweite Verbindungsmatrix A- gegebene Struktur verbunden.
In den versteckten Schichten, der ersten versteckten Schicht 531, der zweiten versteckten Schicht 532, der dritten versteckten Schicht 533, der vierten versteckten Schicht 534 und der fünften versteckten Schicht 535 werden jeweils "innere" Zustande oder "innere" Systemzustande st-4, st-3, st-2r st-l, und st eines durch das TDRNN beschriebenen dynamischen Prozesses an fünf aufeinanderfolgenden Zeitpunkten t-4, t-3, t-2, t-1 und t repräsentiert. Die Angaben in den Indizes in den jeweiligen Schichten geben jeweils den Zeitpunkt t-4, t-3, t-2, t-1 und t an, auf die sich jeweils die an den Ausgangen der jeweiligen Schicht abgreifbaren bzw. zufuhrbaren Signale beziehen (ut-4, u -3, ut_2, ut-i, ut) .
Eine Ausgangsschicht 520 weist fünf Teilausgangssch chten, eine erste Teilausgangsschicht 541, eine zweite Teilausgangsschicht 542, eine dritte Teilausgangsschicht 543, eine vierte Teilausgangsschicht 544 sowie eine fünfte Teilausgangsschicht 545 auf. Neuronen der ersten Teilausgangsschicht 541 sind gemäß einer durch eine Ausgangs-Verbmdungsmatrix Cj gegebenen
Struktur mit Neuronen der ersten versteckten Schicht 531 verbunden. Neuronen der zweiten Teilausgangsschicht 542 sind e- benfalls gemäß der durch die Ausgangs-Verbmdungsmatrix C]_ gegebenen Struktur mit Neuronen der zweiten versteckten Schicht 532 verbunden. Neuronen der dritten Teilausgangsschicht 543 sind gemäß der Ausgangs-Verbmdungsmatrix C^ m t Neuronen der dritten versteckten Schicht 533 verbunden. Neuronen der vierten Teilausgangsschicht 544 sind gemäß der Ausgangs-Verbindungsmatrix O mit Neuronen der vierten versteckten Schicht 534 verbunden. Neuronen der fünften Teilausgangsschicht 545 sind gemäß der Ausgangs-Verbindungsmatrix C^ mit
Neuronen der fünften versteckten Schicht 535 verbunden. An den Neuronen der Teilausgangsschichten 541, 542, 543, 544 und 545 sind die Ausgangsgrößen für jeweils einen Zeitpunkt t-4, t-3, t-2, t-1, t abgreifbar (yt-4r Yt-3r Yt-2r Yt-lr Yt) •
Der Grundsatz, dass äquivalente Verbindungsmatrizen in einem neuronalen Netz zu einem jeweiligen Zeitpunkt die gleichen Werte aufweisen, wird als Prinzip der sogenannten geteilten Gewichtswerte (Shared Weights) bezeichnet.
Die aus [2] bekannte und als Time Delay Recurrent Neural Network (TDRNN) bezeichnete Anordnung wird in einer Trainings- phase derart trainiert, dass zu einer Eingangsgröße u jeweils eine Zielgröße y.)- an einem realen dynamischen System ermittelt wird. Das Tupel (Eingangsgröße, ermittelte Zielgröße) wird als Trainingsdatum bezeichnet. Eine Vielzahl solcher Trainingsdaten bilden einen Trainingsdatensatz.
Dabei weisen zeitlich aufeinanderfolgende Tupel (ut-4 ,y .)
(ut-3
Figure imgf000008_0001
<ut-2 r -2* der ZeitPunkte ('t_4' t-3' t-3' ...) des Trainingsdatensatzes jeweils einen vorgegeben Zeitschritt auf.
Mit dem Trainingsdatensatz wird das TDRNN trainiert. Eine Ü- bersicht über verschiedene Trainingsverfahren ist ebenfalls in [1] und [4] zu finden.
Es ist an dieser Stelle zu betonen, dass lediglich die Ausgangsgrößen yt-4 ,Yt-3 ' •••' Yt zu Zeitpunkten t-4, t-3, ... , t des dynamischen Systems 200 erkennbar sind. Die "inneren" Systemzustände st-4, st-3, -■-, s sind nicht beobachtbar .
In der Trainingsphase wird üblicherweise folgende Kostenfunk- tion E minimiert:
\2
™ Σ (Yt - Yt) → mln (4) τ t=ι ' g wobei mit T eine Anzahl berücksichtigter Zeitpunkte bezeich- net wird.
Aus [5] und [6] sind Weiterentwicklungen der aus [2] bekannten und als Time Delay Recurrent Neural Network (TDRNN) bezeichneten neuronalen Struktur bekannt .
Die Weiterentwicklungen aus [5] sind insbesondere geeignet zur Ermittlung zukünftiger Zustände eines dynamischen Prozesses, was als "overshooting" bezeichnet wird. Fig.la aus [5] zeigt eine Grundstruktur, die den aus [5] bekannten Weiterentwicklungen zugrunde liegt.
Die Grundstruktur ist ein über drei Zeitpunkte t, t+1, t+2 entfaltetes neuronales Netz.
Sie weist eine Eingangsschicht auf, die eine vorgebbare Anzahl von Eingangsneuronen enthält, denen Eingangsgrößen ut zu vorgebbaren Zeitpunkten t, d.h. im weiteren beschriebene Zeitreihenwerte mit vorgegebenen Zeitschritten, anlegbar sind.
Die Eingangsneuronen, sind über variable Verbindungen mit Neuronen einer vorgebbaren Anzahl versteckter Schichten (dargestellt 3 verdeckte Schichten) verbunden. Dabei sind Neuronen einer ersten versteckten Schicht mit Neuronen der ersten Eingangsschicht verbunden.
Die Verbindung zwischen der ersten versteckten Schicht mit der ersten Eingangsschicht weist Gewichte auf, die in einer ersten Verbindungsmatrix B enthalten sind.
Ferner sind die Neuronen der ersten versteckten Schicht mit ihren Ausgängen mit Eingängen von Neuronen einer zweiten ver- steckten Schicht gemäß einer durch eine zweite Verbindungsmatrix A gegebene Struktur verbunden . Die Neuronen der zweiten versteckten Schicht sind mit ihren Ausgängen mit Eingängen von Neuronen einer dritten versteckten Schicht gemäß einer durch die zweite Verbindungsmatrix A gegebene Struktur verbunden .
In den versteckten Schichten, der ersten versteckten Schicht, der zweiten versteckten Schicht und der dritten versteckten Schicht werden jeweils "innere" Zustände oder "innere" Sys- temzustände st, st+1 und st+ des beschriebenen dynamischen
Prozesses an drei aufeinanderfolgenden Zeitpunkten t, t+1 und t+2 repräsentiert.
Die Angaben in den Indizes in den jeweiligen Schichten geben jeweils den Zeitpunkt t, t+1, t+2 an, auf die sich jeweils die an den Ausgängen der jeweiligen Schicht abgreifbaren bzw. zuführbaren Signale (u ) beziehen.
Eine Ausgangsschicht 120 weist zwei Teilausgangsschichten, eine erste Teilausgangsschicht und eine zweite Teilausgangsschicht, auf. Neuronen der ersten Teilausgangsschicht sind gemäß einer durch eine Ausgangs-Verbindungsmatrix C gegebenen Struktur mit Neuronen der ersten versteckten Schicht verbunden. Neuronen der zweiten Teilausgangsschicht sind ebenfalls gemäß der durch die Ausgangs-Verbindungsmatrix C gegebenen
Struktur mit Neuronen der zweiten versteckten Schicht verbunden. An den Neuronen der Teilausgangsschichten sind die Ausgangsgrößen für jeweils einen Zeitpunkt t+1, t+2 abgreifbar (y +lr
Yt+2> ■
Eine weitere Weiterentwicklung dieser Grundstruktur aus [5] ist in Fig.6 dargestellt.
Weiterentwicklungen der TDRNN-Struktur aus [6], sogenannte Error-Correction-Recurrent-Neural-Networks ECRNN) , betreffen einen strukturell bedingten Fehler-Korrektur-Mechanismus, welcher als struktureller Bestandteil in eine neuronale Struktur integriert ist. Fig.7 zeigt eine grundlegende Struktur mit entsprechenden funktionalen Beziehungen eines ECRNN.
Aus [7] ist eine weitere neuronale Struktur zur Beschreibung des dynamischen Systems 200, ein als Causal-Retro-Causal Time Delay Recurrent Neural Network (kurz Causal-Retro-Causal Neu- ral Network; CRCNN) bezeichnetes neuronales Netz, bekannt.
Fig.3 zeigt eine grundlegende Struktur 300 mit entsprechenden funktionalen Beziehungen eines CRCNN.
Bei diesem CRCNN sind zwei neuronale Teilstrukturen 310, 320 miteinander gekoppelt. Dabei hängen ein erster innerer Teilzustand st (311 - 314) der ersten neuronalen Teilstruktur 310 und ein zweiter inneren Teilzustand r (321 - 324) der zweiten neuronalen Teilstruktur 320 gemäß folgenden Vorschriften von der Eingangsgröße u (301 - 304), dem ersten inneren Teil- zustand st-l (311 - 314), em zweiten inneren Teilzustand t+χ (321 - 324) sowie Parametervektoren vs, , vv ab:
st = NN(vs, st-l, ut), (8) rt = NN(vr, rt+ι,ut) (9) yt = NN( y, st,rt) (10) wobei mit NN(.) eine durch das neuronale Netz vorgegebene Abbildungsvorschrift bezeichnet wird.
Verbindungen zwischen den Neuronen des CRCNN sind gewichtet. Die Gewichte sind in Parametervektoren vs, v , vv zusammenge- fasst .
Das CRCNN 300 gemäß Fig.3 ist ein über vier Zeitpunkte, t-1, t, t+1 und t+2, entfaltetes Neuronales Netz (vgl. TDRNN, Fig.5) .
Grundzüge eines über eine endliche Anzahl von Zeitpunkten entfaltetes Neuronalen Netzes sind in [2] und im obigen im Zusammenhang mit dem bekannten TDRNN (vgl. Fig.5) beschrie- ben.
In [3] ist ferner ein Überblick über Grundlagen neuronaler Netze und die Anwendungsmöglichkeiten neuronaler Netze im Bereich der Ökonomie zu finden.
Die bekannten Anordnungen und Verfahren weisen insbesondere den Nachteil auf, dass durch sie ein zu beschreibendes dynamisches System nur unzureichend genau beschrieben und damit zukünftige Entwicklungen des Systems nur unzureichend genau prognostiziert werden können.
Dies gilt insbesondere für dynamische Systeme, welche einem planerischen Einfluss unterliegen, d.h. dynamische Systeme, welche nicht nur rein marktgetrieben sind.
Somit liegt der Erfindung das Problem zugrunde, ein Verfahren zur Ermittlung eines zukünftigen Systemverhaltens eines dynamischen Systems anzugeben, welches Verfahren nicht den Nachteilen der bekannten Anordnungen und Verfahren, insbeson- dere deren üngenauigkeiten, unterliegen. Diese Aufgabe wird durch das Verfahren sowie durch das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und das Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung eines zuk nftigen Systemverhal- tens eines dynamischen Systems mit den Merkmalen gemäß dem jeweiligen unabhängigen Patentanspruch gelost.
Be dem Verfahren zur Ermittlung eines zukunftigen Systemverhaltens eines dynamischen Systems wird unter Verwendung eines bekannten Systemsverhaltens des dynamischen Systems durch ei- nen Ahnlichkeitsvergleich bzw. Ahnlichkeitsanalyse eine Näherung für das zukunftige Systemverhalten ermittelt („Similarity Analysis" ) .
Dann wird unter Verwendung der Näherung für das zukunftige Systemverhalten des dynamischen Systems und unter Verwendung einer neuronalen Netzstruktur das zukunftige Systemverhalten ermittelt („Causality Analysis"), wobei die Näherung für das zukunftige Systemverhalten des dynamischen Systems der neuronalen Netzstruktur als Eingangsgröße zugeführt wird und eine Ausgangsgroße der neuronalen Netzstruktur das zukunftige Systemverhalten repräsentiert.
Anschaulich gesehen stellt die Erfindung eine Verbindung einer Ahnlichkeitsanalyse ("Similarity Analysis") mit einer Kausalitatsanalyse („Causality Analysis") unter Verwendung einer neuronalen Netzstruktur dar.
Dabei wird die Ahnlichkeitsanalyse dazu eingesetzt, um aus einem historischen Systemverhalten eine Näherung eines zu- künftigen (zu erwartenden) Systemverhaltens zu ermitteln. Basierend auf dieser Näherung wird anschließend gleich einer Nachkorrektur unter Verwendung der neuronalen Netzstruktur das zuk nftige Systemverhalten bestimmt bzw. prognostiziert.
Diese zweistufige bzw. kombinierte Vorgehensweise, nämlich zuerst eine Naherungsermittlung durch eine Ahnlichkeitsanalyse mit anschließender Nachkorrektur unter Verwendung einer neuronalen Netzstruktur, ist insbesondere geeignet, um das Systemverhalten von sogenannten "Human Controlled" Systemen (HCS) zu prognostizieren.
Unter solchen HCS sind solche Systeme zu verstehen, welche einem kontrollierenden und/oder planerisch eingreifenden Ein- fluss unterliegen.
Beispiele für solche HCS sind ein Energieverbrauch, ein Stromverbrauch oder eine Gasverbrauch bzw. entsprechende E- nergieverbrauchs erhalten.
Der Energie- bzw. Strom-/Gasverbrauch hängt dabei ab von einem Angebot und einer Nachfrage von bzw. nach Energie. Ein Zusammenspiel von Angebot und Nachfrage unterliegt zwar marktmechanischen (ökonomischen) Gesetzmäßigkeiten bzw. Mechanismen. Allerdings kann durch Planung und entsprechendes zur Verfügung stellen von Angebotsmengen an Energie in das Zusammenspiel bzw. in die Markdynamik, d.h. in das System, eingegriffen werden.
Insbesondere sind bei der Erfindung solche neuronale Netzstrukturen (im Rahmen der Kausalitätsanalyse) anzuwenden, welche insbesondere für eine Wirkungs-Ursachenanalyse (Kausalitätsanalyse) geeignet sind.
Dynamische Systeme werden üblicherweise als Ursache-Wirkungszusammenhänge (vgl. Ausführungen zu Fig.2, Beziehungen (1) bis (3)) formuliert, welche durch die aus [1],[2] oder [5] bekannten neuronalen Strukturen abgebildet werden können. Diese Ursache-Wirkungszusammenhänge finden in diesen neuronalen Strukturen darin Ausdruck, dass ein bei diesen neuronalen Strukturen erzeugter Informationsfluss zeitlich vorwärts, d.h. von der Vergangenheit in die Zukunft, gerichtet ist. Solches wird als Vorwärtsverhalten bezeichnet. Ursachen in Eingangsgrößen ut zu vorangegangenen Zeitpunkten (t-2) , (t- 1) , ... führen zu (bemerkbaren) Wirkungen in Ausgangsgrößen yt zum Zeitpunkt (t bzw. t+1) . Dabei werden die Eingangsgrö ßen u durch die neuronale Ursachen-Wirkungs-Struktur auf die Ausgangsgrößen yt abgebildet.
Dieser „vorwärtsgerichtete" Informationsfluss ist insbesonde- re geeignet, um den marktmechanischen Einfluss zu berücksichtigen.
Diese "eindimensionalen" (vorwärtsgerichteten) Strukturen für die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge können erweitert werden mit einer neuronalen Teilstruktur, welche eine Wirkungs- Ursachenanalyse durchführt und damit eine kausale Synthese vorbereitet.
Bei dieser (Wirkungs-Ursache-) Erweiterungsstruktur bzw. Wir- kungs-Ursache-Struktur wird ein zeitlich rückwärts gerichteter Informationsfluss, d.h. ein von der Zukunft in die Vergangenheit gerichteter Informationsfluss, erzeugt. Solches wird als Rückwärtsverhalten bezeichnet. Wirkungen in Ausgangsgrößen y zum Zeitpunkt (t) "führen" bzw. haben ihre Ur- Sachen in Eingangsgrößen u zum Zeitpunkt (t-1), (t-2), ... . Dabei werden in umgekehrter Weise zur Ursachen-Wirkungs- Struktur Ausgangsgrößen yt (als Eingangsgrößen der Erweiterungsstruktur) auf die Eingangsgrößen ut (als Ausgangsgrößen der Erweiterungsstruktur) abgebildet.
Dieser "rückwärtsgerichtete" Informationsfluss ist insbesondere geeignet, um den planerischen und/oder kontrollierenden Einfluss zu berücksichtigen.
Die Erfindung ist insbesondere geeignet, zu einer Prognose des zukünftigen Systemverhaltens des dynamischen Systems. Diese Prognose kann abgeleitet werden aus dem ermittelten zukünftige Systemverhalten.
Das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln ist eingerichtet, um alle Schritte gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.
Das Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln ist eingerichtet, um alle Schritte gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird. Die Anordnung sowie das Computerprogramm mit Programmcode- Mitteln, eingerichtet um alle Schritte gemäß dem erfinderischen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird, sowie das Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Pro- grammcode-Mitteln, eingerichtet um alle Schritte gemäß dem erfinderischen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird, sind insbesondere geeignet zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens oder einer seiner nachfolgend erläuterten Weiterbildungen.
Dabei können die beschriebenen Softwarelösungen auch dezentral bzw. verteilt realisiert sein, d.h. dass Teile des Computerprogramms oder Teile des Computerprogramm-Produkts - auch als eigenständige Teillösungen - auf verschiedenen (ver- teilten) Computern ablaufen bzw. von diesen ausgeführt werden oder auf verschiedenen Speichermedien gespeichert sind.
Bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.
Die im weiteren beschriebenen Weiterbildungen beziehen sich sowohl auf das Verfahren als auch das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und das Computerprogramm-Produkt .
Die Erfindung und die im weiteren beschriebenen Weiterbildungen können sowohl in Software als auch in Hardware, bei spielsweise unter Verwendung einer speziellen elektrischen Schaltung, realisiert werden.
Ferner ist eine Realisierung der Erfindung oder einer im wei- teren beschriebenen Weiterbildung möglich durch ein computerlesbares Speichermedium, auf welchem das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gespeichert ist, welches die Erfindung oder Weiterbildung ausführt. Auch kann die Erfindung oder jede im weiteren beschriebene Weiterbildung durch ein Computerprogrammerzeugnis realisiert sein, welches ein Speichermedium aufweist, auf welchem das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gespeichert ist, welches die Erfindung oder Weiterbildung ausführt.
Bei eine Weiterbildung weist die neuronale Netzstruktur zwei miteinander gekoppelte Teilstrukturen auf.
Eine erste neuronale Teilstruktur ist derart angepasst, dass deren erstes Abbildungsverhalten ein Vorwärtsverhalten des dynamischen Systems beschreibt.
Diese erste „vorwärtsgerichtete" neuronale Netzstruktur, welche durch die aus [1], [2] oder [5] bekannten neuronalen Strukturen abgebildet werden kann, ist insbesondere geeignet, um Ursache-Wirkungszusammenhänge (vgl. Ausführungen zu Fig.2, Beziehungen (1) bis (3)) nachzubilden bzw. zu erkennen.
Dieser Ursache-Wirkungszusammenhang findet in dieser ersten neuronalen Teilstruktur darin Ausdruck, dass ein bei dieser ersten neuronalen Teilstruktur erzeugter Informationsfluss zeitlich vorwärts, d.h. von der Vergangenheit in die Zukunft, gerichtet ist. Solches wird als Vorwärtsverhalten bezeichnet. Ursachen in Eingangsgrößen ut zu vorangegangenen Zeitpunkten (t-2) , (t-1) , ... führen zu (bemerkbaren) Wirkungen in Ausgangsgrößen yt zum Zeitpunkt (t bzw. t+1) . Dabei werden die Eingangsgrößen u durch die neuronale Ursachen-Wirkungs- Struktur auf die Ausgangsgrößen yt abgebildet.
Die zweite neuronale Teilstruktur ist derart angepasst, dass deren zweites Abbildungsverhalten ein Rückwärtsverhalten des dynamischen Systems beschreibt.
Diese zweite "rückwärtsgerichtete" neuronale Netzstruktur, welche durch entsprechende aus [1] , [2] oder [5] bekannten neuronalen Strukturen abgebildet werden kann, ist insbesondere geeignet, um Wirkungs-UrSachenzusammenhänge nachzubilden bzw. zu erkennen.
Diese zweite "rückwärtsgerichtete" neuronale Teilstruktur ist damit insbesondere geeignet für die Durchführung einer Wir- kungs-Ursachenanalyse, um damit eine kausale Synthese vorzubereiten.
Bei dieser (Wirkungs-Ursache-) Teilstruktur wird ein zeitlich rückwärts gerichteter Informationsfluss, d.h. ein von der Zukunft in die Vergangenheit gerichteter Informationsfluss, erzeugt. Solches wird als Rückwärtsverhalten bezeichnet. Wirkungen in Ausgangsgrößen yt zum Zeitpunkt (t) "führen" bzw. haben ihre Ursachen in Eingangsgrößen ut zum Zeitpunkt (t-1) , (t-2) , ... . Dabei werden in umgekehrter Weise zur Ursachen- Wirkungs-Struktur Ausgangsgrößen y (als Eingangsgrößen der zweiten neuronalen Teilstruktur) auf die Eingangsgrößen ut (als Ausgangsgrößen der zweiten neuronalen Teilstruktur) abgebildet.
Ferner ist die erste "vorwärtsgerichtete" neuronale Teilstruktur insbesondere geeignet, einen Einfluss von Marktmechanismen auf das dynamische System zu berücksichtigen. Die zweite "rückwärtsgerichtete" neuronale Teilstruktur ist insbesondere dazu geeignet, einen planerische Einfluss auf das dynamische System zu berücksichtigen.
Entsprechend diesem "vorwärtsgerichteten" Ursache-Wirkungszusammenhang (Kausalität) und dem "rückwärtsgerichteten" Wir- kungs-Ursachezusammenhang (Retrokausalität) kann die neuronale Struktur aus erster und zweiter neuronalen Teilstruktur als Causal-Retro-Causal Neural Network bezeichnet werden.
Bei einer Weiterbildung ist bzw. sind die erste und/oder die zweite neuronale Teilstruktur ein über mehrere Zeitpunkte entfaltetes neuronales Netz, beispielsweise eine TDRNN, bzw. über mehrere Zeitpunkte entfaltete neuronale Netze, bei wel- ehern bzw. bei welchen eine zeitliche Dimension des beschriebenen dynamischen Systems als räumliche Dimension entwickelt wird.
Darüber hinaus kann es sinnvoll sein, dass die erste und/oder zweite neuronale Teilstruktur als Error-Correction-Recurrent- Neural-Network (ECRNN) ausgestalten ist/sind. Grundlagen solcher ECRNN sind in [6] beschrieben und können entsprechend in die neuronalen Teilstrukturen eingebaut werden. Bei einer Ausgestaltung ist vorgesehen, das bekannte Systemsverhalten des dynamischen Systems unter Verwendung historischer Systemdaten zu ermitteln.
Die Näherung für das zukünftige Systemverhalten des dynami- sehen Systems kann derart ermittelt werden, dass das bekannte Systemverhalten in Abschnitte vorgebbarer Zeitlängen, wie ein Tag oder eine Stunde, unterteilt wird. Zu den Abschnitten werden dann zugehörige Abschnittssystemverhalten ermittelt.
Aus den Abschnitten können bestimmte Abschnitte mit den jeweiligen zugehörigen Abschnittssystemverhalten ausgewählt werden. Unter Verwendung dieser ausgewählten Abschnitte und der ausgewählten zugehörigen Abschnittssystemverhalten kann bei Berücksichtigung eines kalendarischen Effekts die Näherung ermittelt werden .
In einer Ausgestaltung werden solche Abschnitte ausgewählt, deren zugehöriges Abschnittssystemverhalten ein signifikantes Verhalten aufweist.
Bei der Ermittlung der Näherung für das zukünftige Systemver- halten des dynamischen Systems unter Verwendung der ausgewählten Abschnittssystemverhalten kann ein Systemverhalten zwischen den ausgewählten Abschnittssystemverhalten interpoliert und/oder gemittelt und/oder historische Abschnittssystemverhalten eingefügt werden/wird.
In einer Weiterbildung wird die Erfindung eingesetzt zu einer Prognose eines Energieverbrauchs, insbesondere eines Verbrauchs von einer Gasmenge. Entsprechend kann die Erfindung auch für eine Stromverbrauchsprognose eingesetzt werden.
Andere Einsatzszenarien sind vorstellbar, wie bei ökonomischen Systemen (Finanzdienstleistungen, Banken, Versicherungen) oder Industriesystemen (Produktionssysteme, Industrieanlagen, Logistiksysteme) .
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in Figuren dargestellt und wird im weiteren näher erläutert.
Es zeigen
Figuren la und lb Skizze einer zweistufigen Vorgehensweise bei einer Energieprognose (la: erste Stufe: Ähnlichkeitsanalyse; lb: zweite Stufe: Kausalitätsanalyse) gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 2 eine Skizze einer allgemeinen Beschreibung eines dynamischen Systems;
Figur 3 eine Skizze eines CRCNN mit grundlegenden funktionalen Beziehungen;
Figur 4 eine Skizze, welche einen historischen Verlauf eines Energie-/Gasverbrauchs zeigt (Wochendaten für 01/92 - 10/99);
Figur 5 eine Skizze einer Anordnung eines TDRNN, welche mit endlich vielen Zuständen über die Zeit entfaltet ist;
Figur 6 eine Skizze einer zum "overshooting" geeigneten Weiterbildung eines TDRNN; Figur 7 eine Skizze eines ECRNN mit grundlegenden funktionalen Beziehungen.
Ausführungsbeispiel : Energie-/Gasverbrauchsprognose
Aufgabenstellung (Fig.4)
Fig.4 zeigt eine Fragestellung 410 aus einem ökonomischen Umfeld, welche durch die im Rahmen des folgenden Ausführungs- beispiels der Erfindung beschriebene Vorgehensweise gelöst wird.
Gesucht wird eine Prognose für einen Energieverbrauch bzw. Gasverbrauch für ein zukünftiges Jahr 2001, basierend auf ein vorgegebenes Szenario einer Temperaturentwicklung für den Prognosezeitraum.
Fig.4 zeigt beispielhaft für einen Energieverbrauchsverlauf einen historischen Verlauf 400 eines Energie-/Gasverbrauchs basierend auf Wochenverbrauchsdaten für einen Zeitraum 01/92 - 10/99. Der Gasverbrauch ist dabei im Allgemeinen abhängig von einer Nachfrage von Kunden (Marktmechanik) und einer Planungsstrategie (Kostenminimierung) für eine Gasbevorratung von Versorgungsunternehmen (planerischer Einfluss) 420. Vorgehensweise (Fig.la und Fig.lb)
Fig. la und Fig.lb zeigen eine für die Energieverbrauchsprognose 2001 verwendete Vorgehensweise. Fig. la zeigt einen ersten Schritt der Vorgehensweise, eine Ahnlichkeitsanalyse (Näherungsschritt) . Fig. lb zeigt einen zweiten Schritt der Vorgehensweise, eine Kausalitätsanalyse (Nachkorrektur) . Ein Ergebnis des ersten Schritts ist zugleich Ausgangs- bzw. Eingangsgröße für den zweiten Schritt.
Schritt 1: Ähnlichkeitsanalyse (Fig. la, 110)
Bei der Ähnlichkeitsanalyse 110 wird ein historischer, be- kannter Energieverbrauchsverlauf, in diesem Fall der Energieverbrauch für das Jahr 2000 111, in Zeitabschnitte von jeweils einem Tag, sogenannte Tagesscheiben, unterteilt.
Weiterer werden signifikante Energieverbrauchsmuster 120, 121, welche aus einer oder mehreren zusammenhängenden Tagesscheiben bestehen können, aus dem historischen Energieverbrauchsverlauf 2000 ausgewählt.
Signifikante Energieverbrauchsmuster 120, 121 können dabei Muster sein, die in ihrer Verlaufsform außergewöhnlich, wie Energieverbrauchsspitzen, sind. Auch signifikant sind Energieverbrauchsmuster an signifikanten Tagen, wie Feiertage (Weihnachten, Ostern) oder Ferienbeginn.
Solche derart ausgewählten Energieverbrauchsmuster werden basierend auf den entsprechenden Tagesscheiben unter Berücksichtigung eines kalendarischen Effekts in das zu prognosti zierende Jahr 2001 bzw. in den zu prognostizierenden Zeitraum 2001 übertragen bzw. projiziert 130, 131.
Unter dem kalendarischen Effekt ist dabei zu verstehen, dass beispielsweise eine "Tagesscheibe" bzw. der Energieverbrauchsverlauf an Ostern 2000 (historisch) als prognostizierte, genäherte "Tagesscheibe" bzw. Energieverbrauchsverlauf für Ostern 2001 (Näherungsprognose) angenommen wird (trotz Datumsunterschied zwischen Ostern 2000 und 2001) .
Entsprechend wird mit allen ausgewählten signifikanten Energieverbrauchsmuster 120, 121 aus 2000 bei Übertragung in 2001 verfahren 130, 131. Noch im genäherten, prognostizierten Energieverbrauchsverlauf von 2001 auftretende (Verlaufs-) Lücken 140 können nun geschlossen werden.
Dies kann durch Interpolation zwischen den ins Jahr 2001 pro- jizierten signifikanten Energieverbrauchsverläufen 120, 121 aus 2000 und/oder Mittelung und/oder Verwendung plausibler historischer Verbrauchsverläufe geschehen.
Ergebnis dieses ersten Schritts, der Ähnlichkeitsanalyse 110, ist eine Näherung für den prognostizierten Energieverbrauchsverlauf für 2001 112.
Schritt 2: Kausalitätsanalyse (Fig. lb, 150)
Dieser genäherte, prognostizierte Energieverbrauchsverlauf
112, 152 dient nun als Ausgangsgröße für den zweiten Schritt, der Kausalitätsanalyse 150. Im Ergebnis liefert die Kausalitätsanalyse 150 die gesuchte Energieverbrauchsprognose 2001 153. Die Kausalitätsanalyse 150 wird unter Verwendung einer neuronalen Netzstruktur, einem sogenannten Kausal-Retro-Kausal Neural Network (CRC NN) 151 bzw.300 (Fig.3) , durchgeführt.
Neuronale Netzstruktur - CRC NN (Fig.3)
Fig.3 zeigt eine grundlegende Struktur 300 mit entsprechenden funktionalen Beziehungen eines CRCNN.
Bei diesem CRCNN sind zwei neuronale Teilstrukturen 310, 320 miteinander gekoppelt. Dabei hängen ein erster innerer Teilzustand st (311 - 314) der ersten neuronalen Teilstruktur 310 und ein zweiter inneren Teilzustand r (321 - 324) der zwei- ten neuronalen Teilstruktur 320 gemäß folgenden Vorschriften von der Eingangsgröße t (301 - 304), dem ersten inneren Teilzustand st-l (311 ~ 314), dem zweiten inneren Teilzustand r +i (321 - 324) sowie Parametervektoren vs, vt, Vy ab:
Figure imgf000024_0001
wobei mit N ( . ) eine durch das neuronale Netz vorgegebene Ab- bildungsvorschrift bezeichnet wird.
Verbindungen zwischen den Neuronen des CRCNN sind gewichtet. Die Gewichte sind in Parametervektoren vs, v , vy zusammenge- fasst .
Das CRCNN 300 gemäß Fig.3 ist ein über vier Zeitpunkte, t-1, t, t+1 und t+2, entfaltetes Neuronales Netz (vgl. TDRNN, Fig.5) .
Grundzüge eines über eine endliche Anzahl von Zeitpunkten entfaltetes Neuronalen Netzes sind in [2] und im obigen im Zusammenhang mit dem bekannten TDRNN (vgl. Fig.5) beschrieben.
Die Eingangsgröße (301 - 304) ist dabei das Ergebnis der Ähnlichkeitsanalyse aus der ersten Stufe (110), d.h. der in der ersten Stufe ermittelte genäherte Verlauf des prognostizierten Energieverbrauchs 112, 152.
Die Ausgangsgröße yt (341 - 344) ist dabei das gewünschte Er- gebnis der Kausalitätsanalyse der zweiten Stufe (150), d.h. der in der zweiten Stufe ermittelte nachkorrigierte Verlauf des prognostizierten Energieverbrauchs 153.
Mögliche Realisierungen der oben beschriebenen Ausführungsbeispiele können mit dem Programm SENN, Version 2.3 durchgeführt werden .
In diesem Dokument sind folgende Veröffentlichungen zitiert:
[1] S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Second Edition, ISBN 0-13-273350-1, S. 732-789, 1999.
[2] David E. Rumelhart et al-, Parallel Distributed Processing, Explorations in the Microstructure of Cognition, Vol. 1: Foundations, A Bradford Book, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1987
[3] H. Rehkugler und H. G. Zimmermann, Neuronale Netze in der Ökonomie, Grundlagen und finanzwirtschaftliche Anwendungen, Verlag Franz Vahlen München, ISBN 3-8006-1871-0, S. 3-90, 1994.
[4] WO00/08599.
[5] WO00/55809.
[6] Zimmermann H.G., Neuneier R., Grothmann R., Modelling of Dynamic Systems by Error-Correction-Neural-Networks, in Soofe and Cao (Eds.), Forecasting Financial Data, Kluwer Verlag, ISBN 0792376803, 2002.
[7] WO02/27654.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Ermittlung eines zukünftigen Systemverhaltens eines dynamischen Systems, - bei dem unter Verwendung eines bekannten Systemsverhaltens des dynamischen Systems durch einen Ähnlichkeitsvergleich eine Näherung für das zukünftige Systemverhalten ermittelt wird („Similarity Analysis"), bei dem unter Verwendung der .Näherung für das zukünftige Systemverhalten des dynamischen Systems und unter Verwendung einer neuronalen Netzstruktur das zukünftige Systemverhalten ermittelt wird („Causality Analysis"), wobei die Näherung für das zukünftige Systemverhalten des dynamischen Systems der neuronalen Netzstruktur als Eingangsgrö- ße zugeführt wird und eine Ausgangsgröße der neuronalen
Netzstruktur das zukünftige Systemverhalten repräsentiert.
2.Verfahren nach Anspruch 1,
- bei dem die neuronale Netzstruktur zwei miteinander gekop- pelte Teilstrukturen aufweist, wobei eine erste neuronale Teilstruktur derart angepasst ist, dass deren erstes Abbildungsverhalten ein Vorwärtsverhalten des dynamischen Systems beschreibt und wobei eine zweite neuronale Teilstruktur derart angepasst ist, dass deren zweites Abbil- dungsverhalten ein Rückwärtsverhalten des dynamischen Systems beschreibt.
3. Verfahren nach Anspruch 2, bei dem die erste und/oder die zweite neuronale Teilstruk- tur ein über mehrere Zeitpunkte entfaltetes neuronales
Netz ist/über mehrere Zeitpunkte entfaltete neuronale Netze sind.
4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, - bei dem das dynamische System marktmechanischen Einflüssen und planerischen Einflüssen unterworfen ist.
5. Verfahren nach Anspruch 4,
- bei dem das dynamische System ein "Human-Controlled"- System ist.
6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5 und nach Anspruch 2 oder 3,
- bei dem die erste neuronale Teilstruktur einen Einfluss von Marktmechanismen auf das dynamische System berücksichtigt und/oder - bei dem die zweite neuronale Teilstruktur einen planerische Einfluss auf das dynamische System berücksichtigt.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
- bei dem die neuronale Netzstruktur ein Causal-Retro-Causal Network ist.
8. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem das bekannte Systemsverhalten des dynamischen Systems unter Verwendung historischer Systemdaten ermittelt wird.
9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
- bei dem die Näherung für das zukünftige Systemverhalten des dynamischen Systems derart ermittelt wird, dass - das bekannte Systemverhalten in Abschnitte vorgebbarer
Zeitlängen unterteilt wird, wobei zu den Abschnitten zugehörige Abschnittssystemverhalten ermittelt werden und unter Verwendung ausgewählter Abschnitte mit dem jeweils zugehörigen ausgewählten Abschnittssystemverhalten bei Berücksichtigung eines kalendarischen Effekts die Näherung ermittelt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9,
- bei dem solche Abschnitte ausgewählt werden, deren zugehö- riges Abschnittssystemverhalten ein signifikantes Verhalten aufweist.
11. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10,
- bei dem bei der Ermittlung der Näherung für das zukünftige Systemverhalten des dynamischen Systems unter Verwendung der ausgewählten Abschnittssystemverhalten ein Systemver- halten zwischen den ausgewählten Abschnittssystemverhalten interpoliert und/oder gemittelt und/oder historische Abschnittssystemverhalten eingefügt werden/wird.
12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, eingesetzt zu einer Prognose des zukünftigen Systemverhaltens des dynamischen Systems derart, dass das ermittelte zukünftige Systemverhalten als die Prognose verwendet wird.
13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, eingesetzt zu einer Prognose eines Energieverbrauchs, insbesondere eines Verbrauchs von einer Gasmenge.
14. Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte gemäß Anspruch 1 durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer oder Teile des Programms auf mehreren Computern ausgeführt wird bzw. werden.
15. Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gemäß Anspruch 14, die auf einem oder mehreren computerlesbaren Datenträger gespeichert sind.
16. Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln, um alle Schritte gemäß Anspruch 1 durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.
PCT/EP2004/050468 2003-05-27 2004-04-07 Verfahren sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung eines zukünftigen systemverhaltens eines dynamischen systems WO2004107066A1 (de)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/558,623 US7464061B2 (en) 2003-05-27 2004-04-07 Method, computer program with program code means, and computer program product for determining a future behavior of a dynamic system
EP04726180A EP1627263B1 (de) 2003-05-27 2004-04-07 Verfahren sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung eines zukünftigen systemverhaltens eines dynamischen systems

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10324045.4 2003-05-27
DE10324045A DE10324045B3 (de) 2003-05-27 2003-05-27 Verfahren sowie Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung eines zukünftigen Systemverhaltens eines dynamischen Systems

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2004107066A1 true WO2004107066A1 (de) 2004-12-09

Family

ID=32981339

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2004/050468 WO2004107066A1 (de) 2003-05-27 2004-04-07 Verfahren sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung eines zukünftigen systemverhaltens eines dynamischen systems

Country Status (5)

Country Link
US (1) US7464061B2 (de)
EP (1) EP1627263B1 (de)
CN (1) CN1795421A (de)
DE (1) DE10324045B3 (de)
WO (1) WO2004107066A1 (de)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007280054A (ja) * 2006-04-06 2007-10-25 Sony Corp 学習装置および学習方法、並びにプログラム
US8378816B2 (en) * 2007-07-17 2013-02-19 Clemson University System and method to assess signal similarity with applications to diagnostics and prognostics
DE102008014126B4 (de) * 2008-03-13 2010-08-12 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum rechnergestützten Lernen eines rekurrenten neuronalen Netzes
CN102934131A (zh) * 2010-04-14 2013-02-13 西门子公司 用于计算机辅助地学习递归神经网络以对动态系统建模的方法
US9015093B1 (en) 2010-10-26 2015-04-21 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
US8775341B1 (en) 2010-10-26 2014-07-08 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
DK2608118T3 (en) * 2011-12-21 2017-10-16 Siemens Ag Method of computer-aided determination of the use of electrical energy produced by an energy production plant, in particular a renewable energy production plant
CN105490858B (zh) * 2015-12-15 2018-08-03 北京理工大学 一种网络结构的动态链路预测方法
CN110362844B (zh) * 2019-02-12 2021-01-22 杭州哲达科技股份有限公司 压缩空气系统绝对能效和相对能效的分析方法
CN113255920B (zh) * 2021-06-29 2021-09-28 中国科学院自动化研究所 基于大数据的动态系统事理灾变因果推断方法和系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5461699A (en) 1993-10-25 1995-10-24 International Business Machines Corporation Forecasting using a neural network and a statistical forecast
US5521813A (en) * 1993-01-15 1996-05-28 Strategic Weather Services System and method for the advanced prediction of weather impact on managerial planning applications
US5873251A (en) * 1995-09-13 1999-02-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Plant operation control system
WO2002027620A1 (en) * 2000-09-28 2002-04-04 Silicon Energy Company System and method for forecasting energy usage load
WO2002027654A2 (de) * 2000-09-29 2002-04-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und anordnung zur rechnergestützten abbildung mehrerer zeitlich veränderlicher zustandsbeschreibungen und verfahren zum training einer solchen anordnung

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU658066B2 (en) * 1992-09-10 1995-03-30 Deere & Company Neural network based control system
US5740033A (en) * 1992-10-13 1998-04-14 The Dow Chemical Company Model predictive controller
US5493631A (en) * 1993-11-17 1996-02-20 Northrop Grumman Corporation Stabilized adaptive neural network based control system
KR100486158B1 (ko) * 1996-01-31 2005-11-08 에이에스엠 아메리카, 인코포레이티드 열처리의모델베이스예측제어
US6381504B1 (en) * 1996-05-06 2002-04-30 Pavilion Technologies, Inc. Method for optimizing a plant with multiple inputs
US6278899B1 (en) * 1996-05-06 2001-08-21 Pavilion Technologies, Inc. Method for on-line optimization of a plant
US7058617B1 (en) * 1996-05-06 2006-06-06 Pavilion Technologies, Inc. Method and apparatus for training a system model with gain constraints
US6047221A (en) * 1997-10-03 2000-04-04 Pavilion Technologies, Inc. Method for steady-state identification based upon identified dynamics
US6063028A (en) * 1997-03-20 2000-05-16 Luciano; Joanne Sylvia Automated treatment selection method
US5813798A (en) * 1997-03-28 1998-09-29 Whiffen; Greg Piecewise continuous control of groundwater remediation
US6185470B1 (en) * 1997-11-07 2001-02-06 Mcdonnell Douglas Corporation Neural network predictive control method and system
US6157894A (en) * 1997-12-23 2000-12-05 Simmonds Precision Products, Inc. Liquid gauging using sensor fusion and data fusion
JP2002522832A (ja) * 1998-08-07 2002-07-23 シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト 相互に結合された演算子の装置、ダイナミックプロセスに基づくダイナミクスをコンピュータのサポートにより検出するための方法、並びに、相互に結合された演算子の装置をコンピュータのサポートにより検出するための方法
DE50002165D1 (de) * 1999-03-03 2003-06-18 Siemens Ag Anordnung miteinander verbundener rechenelemente, verfahren zur rechnergestützten ermittlung einer dynamik, die einem dynamischen prozess zugrunde liegt und verfahren zum rechnergestützten trainieren einer anordnung miteinander verbundener rechenelemente
AU6611900A (en) * 1999-07-30 2001-03-13 Agy Therapeutics, Inc. Techniques for facilitating identification of candidate genes
US6505475B1 (en) * 1999-08-20 2003-01-14 Hudson Technologies Inc. Method and apparatus for measuring and improving efficiency in refrigeration systems
US6850871B1 (en) * 1999-10-18 2005-02-01 Agilent Technologies, Inc. Method and apparatus for extraction of nonlinear black-box behavioral models from embeddings of the time-domain measurements
ATE526423T1 (de) * 2000-04-18 2011-10-15 Virco Bvba Verfahren zum messen des medikamentenwiderstands gegen hcv
GB2371625B (en) * 2000-09-29 2003-09-10 Baker Hughes Inc Method and apparatus for prediction control in drilling dynamics using neural network
US20030171851A1 (en) * 2002-03-08 2003-09-11 Peter J. Brickfield Automatic energy management and energy consumption reduction, especially in commercial and multi-building systems
US7172037B2 (en) * 2003-03-31 2007-02-06 Baker Hughes Incorporated Real-time drilling optimization based on MWD dynamic measurements

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5521813A (en) * 1993-01-15 1996-05-28 Strategic Weather Services System and method for the advanced prediction of weather impact on managerial planning applications
US5461699A (en) 1993-10-25 1995-10-24 International Business Machines Corporation Forecasting using a neural network and a statistical forecast
US5873251A (en) * 1995-09-13 1999-02-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Plant operation control system
WO2002027620A1 (en) * 2000-09-28 2002-04-04 Silicon Energy Company System and method for forecasting energy usage load
WO2002027654A2 (de) * 2000-09-29 2002-04-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und anordnung zur rechnergestützten abbildung mehrerer zeitlich veränderlicher zustandsbeschreibungen und verfahren zum training einer solchen anordnung

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MAZARKO J ET AL: "APPLICATION OF STATISTICAL AND NEURAL APPROACHES TO THE DAILY LOAD PROFILES MODELLING IN POWER DISTRIBUTION SYSTEMS", 1999 IEEE TRANSMISSION AND DISTRIBUTION CONFERENCE. NEW ORLEANS, LA, APRIL 11 16, 1999, IEEE TRANSMISSION AND DISTRIBUTION CONFERENCE, NEW YORK, NY : IEEE, US, vol. VOL. 1, 11 April 1999 (1999-04-11), pages 320 - 325, XP000955041, ISBN: 0-7803-5516-4 *

Also Published As

Publication number Publication date
EP1627263B1 (de) 2012-10-31
US7464061B2 (en) 2008-12-09
EP1627263A1 (de) 2006-02-22
CN1795421A (zh) 2006-06-28
DE10324045B3 (de) 2004-10-14
US20070022062A1 (en) 2007-01-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2649567B1 (de) Verfahren zur rechnergestützten modellierung eines technischen systems
EP2106576B1 (de) Verfahren zur rechnergestützten steuerung und/oder regelung eines technischen systems
EP2112568B1 (de) Verfahren zur rechnergestützten Steuerung und/oder Regelung eines technischen Systems
EP2543006A1 (de) Verfahren zum rechnergestützten lernen eines rekurrenten neuronalen netzes zur modellierung eines dynamischen systems
EP1145192B1 (de) Anordnung miteinander verbundener rechenelemente, verfahren zur rechnergestützten ermittlung einer dynamik, die einem dynamischen prozess zugrunde liegt und verfahren zum rechnergestützten trainieren einer anordnung miteinander verbundener rechenelemente
EP1627263A1 (de) Verfahren sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung eines zukünftigen systemverhaltens eines dynamischen systems
DE102006058423A1 (de) Verfahren und Systeme zur vorhersagenden Modellierung unter Nutzung eines Modellkollektivs
CH696749A5 (de) System zum Ausführen einer Risikoanalyse.
EP1021793A2 (de) Anordnung miteinander verbundener rechenelemente, verfahren zur rechnergestützten ermittlung einer dynamik, die einem dynamischen prozess zugrunde liegt und verfahren zum rechnergestützten trainieren einer anordnung miteinander verbundener rechenelemente
WO2019121206A1 (de) Verfahren zur realisierung eines neuronalen netzes
EP1252566B1 (de) Anordnung miteinander verbundener rechenelemente und verfahren zur rechnergestützten ermittlung eines zweiten zustands eines systems in einem ersten zustandsraum aus einem ersten zustand des systems in dem ersten zustandsraum
EP3432093A1 (de) Verfahren zur modellierung eines dynamischen systems durch rechnergestütztes lernen von datengetriebenen modellen
EP0978052A1 (de) Rechnergestütztes verfahren zur auswahl von trainingsdaten für ein neuronales netz
EP1145190B1 (de) Anordnung miteinander verbundener rechenelemente, verfahren zur rechnergestützten ermittlung einer dynamik, die einem dynamischen prozess zugrunde liegt und verfahren zum rechnergestützten trainieren einer anordnung miteinander verbundener rechenelemente
DE10356655B4 (de) Verfahren und Anordnung sowie Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung eines zukünftigen Systemzustandes eines dynamischen Systems
WO2003079285A2 (de) Verfahren und anordnung sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur gewichtung von eingangsgrössen für eine neuronale struktur sowie neuronale struktur
CH706327A2 (de) Einrichtung zur Datenverarbeitung und Verfahren zur Ermittlung der Gewichte von Konstituenten eines Zielportfolios.
DE102004059684B3 (de) Verfahren und Anordnung sowie Computerprogramm mit Programmmcode-Mitteln und Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung eines zukünftigen Systemzustandes eines dynamischen Systems
WO2014015844A1 (de) Verfahren zur steuerung einer anlage, bei dem die ordnungen p, q, r der einzelnen komponenten eines n-ar (p) ma (q) x (r) - prozesses bestimmt werden
EP1384198A2 (de) Verfahren und anordnung zur rechnergestützten abbildung mehrerer zeitlich veränderlicher zustandsbeschreibungen und verfahren zum training einer solchen anordnung
WO2012113634A1 (de) Verfahren zum rechnergestützten lernen eines rekurrenten neuronalen netzes zur modellierung eines dynamischen systems
DE19653553C1 (de) Verfahren zum Trainieren eines mehrschichtigen neuronalen Netzes mit Trainingsdaten und Anordnung zur Durchführung des Verfahrens
DE19653554A1 (de) Verfahren zum Trainieren eines neuronalen Netzes mit Trainingsdaten und Anordnung eines künstlichen neuronalen Netzes
WO2009006872A1 (de) Verfahren zur ableitung eines zustandsraumes zur berechnung szenariobedingter, stochastischer kenngrössen
WO2001001343A2 (de) Anordnung und verfahren sowie computerprogramm-erzeugnis und computerlesbares speichermedium zur rechnergestützten kompensation eines ungleichgewichtszustands eines technischen systems

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BW BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NA NI NO NZ OM PG PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL SY TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): BW GH GM KE LS MW MZ SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IT LU MC NL PL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2004726180

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2007022062

Country of ref document: US

Ref document number: 20048147778

Country of ref document: CN

Ref document number: 10558623

Country of ref document: US

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2004726180

Country of ref document: EP

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 10558623

Country of ref document: US