Datenbasierte Modellierung und Optimierung
Umfang und Credits
- 2 Vorlesungsstunden, 2 Übungsstunden (14-tägig)
- 4.5 Credits
- Das Moodle enthält Folien, Übungsaufgaben und Beispielcode
Turnus:
jährlich zum Wintersemester Beachten Sie bitte unbedingt den Stundenplan des Moduls im EWS
Lehrinhalte
Datenbasierte Modellierung, Regression, Neuronale Netze, Fuzzysysteme, Instanzbasierte Verfahren, überwachtes Lernen Optimierung: Gradientenverfahren, Newton-Methode, lineare Optimierung, multikriterielle Optimierung, evolutionäre Optimierung Anwendungen: Identifikation dynamischer nichtlinearer Systeme, optimale Regelung, Optimierung komplexer Systeme, prädiktive Regelung
Lehrbuch
Nelles: Nonlinear System Identification, Springer Verlag
Prüfungsleistungen
schriftliche Modulprüfung zwei schriftliche Studienleistungen