Computational Intelligence, 2nd Edition

6Datengetriebene Modellbildung

6.1Einführung

In diesem Abschnitt werden datengetriebene Modelle für das Übertragungs- bzw. Ein-/Ausgangsverhalten von Systemen behandelt. Am Anfang werden als Basis lineare Identifikationsverfahren eingeführt. Zuerst werden statische Modelle behandelt, die linear in den Parametern sind. Dabei können die Modelle linear oder nichtlinear von den Eingangsgrößen abhängen − also nichtlineares Übertragungsverhalten aufweisen. Anschließend wird die Identifikation dynamischer Modelle mit linearem Übertragungsverhalten behandelt. Auf diese Methoden baut danach die Identifikation von Fuzzy-Modellen auf. Dabei werden Takagi-Sugeno-Modelle im Vordergrund stehen, da Mamdani-Modelle mit wenigen einschränkenden Annahmen als Sonderfall ...