Modelle zur Erkennung und Vorhersage von Anomalien in Zeitreihen

Dieses Papier widmet sich der Untersuchung der Darstellung von Zeitreihendaten, ihrem Aufbau, der Analyse, den Ursachen von Anomalien, der Überprüfung bestehender Algorithmen zum Auffinden von Anomalien, der Vorhersage von kurzfristigen Anomalien durch Methoden wie die Holt-Winters-Methode, die Schiebefenster-Methode, die Methode der kleinsten Quadrate und die Methode der exponentiellen Glättung, wobei die Nachteile und Vorteile der einzelnen Methoden aufgezeigt werden.

Autorentext

Studenten des 4. Studienjahres der Abteilung für Computertechnologie und Informationssicherheit, Akademie für Ingenieurtechnik, Südliche Bundesuniversität.