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Model Output Statistics - Optimierung von Vorhersagen - Software
geschrieben von: anon1234 (IP-Adresse bekannt)
Datum: 10. Juli 2016 13:37

Halli hallo,
ich beschäftige mich in meiner Bachelor-Arbeit im Fach Technische Informatik gerade mit dem Optimieren von Wettervorhersage auf Grundlage lokaler Messwerte. Ich sammle also lokale Messwerte und vergleiche sie mit den dazu gehörigen Vorhersagen, um daraus ableiten zu können, in welchem Maße die Vorhersage an diesem Ort abweicht und dann eine verbesserte Vorhersage berechnen zu können.
Hierbei bin ich auf das Model-Output-Statistics-Verfahren gestoßen, das laut [de.wikipedia.org] die Möglichkeit bietet, mittels Regressionsgleichungen den Fehler zwischen Vorhersage und tatsächlich gemessenen Wert "vorherzusagen" und somit die Vorhersage zu optimieren.
Leider finde ich im Internet nur sehr wenige Informationen zu diesem Thema. Interessieren würde mich vor allem wie gut das MOS-Verfahren eine Vorhersage verbessern kann. Hierzu würde ich auch gerne einmal beispielhaft meine Daten in eine MOS-Software schieben und die Ergebnisse mit meinen Ergebnissen vergleiche.
Leider finde ich aktuell überhaupt keine Software, Frameworks oder Beispielimplementierungen oder so etwas ähnliches.
Kennt sich jemand von euch in diesem Themenbereich aus und könnte mir evtl. einen Tipp geben?
Über eine Antwort würde ich mich sehr freuen Schmunzeln

Viele Grüße
anon1234



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