Multidisziplinäre Analyse und Optimierung

Data-Mining

Data-Mining ist ein integriertes Prozess, der durch systematische Anwendung von Methoden auf einen Datenbestand aus Messungen oder Simulation Muster entdeckt und kommuniziert. Data-Mining ermöglicht das automatische Auswerten solcher Datenbestände mit Hilfe statistischer Verfahren. Ziel der Datenanalyse – und damit konstruierendes Merkmal für die Definition von Data-Mining – ist über die Darstellung der Daten hinaus die Suche nach Strukturen und Besonderheiten. Sie wird daher typischerweise eingesetzt, wenn die Fragestellung nicht genau definiert ist oder auch die Wahl eines geeigneten statistischen Modells unklar ist.

Daten-Import erfolgt rechts einfach und schnell mit Hilfe eines Import-Assistant-Moduls. Für die Regressionsanalyse bzw. Metamodellierung stehen umfangreiche Modelltypen zur Verfügung, um die meisten Probleme abzubilden. Auf der Grundlage des gewonnenen Meta-Modells kann man anschließend eine Vorhersage, Entwurfsanalyse und Optimierung durchführen. Das Ersatzmodell kann auch als C-, Visual Basic, Modelica- oder Matlab-Code für weitere Verwendung im Systemsimulation (z.B. Matlab/Simulink, Dymola, SimulationX usw.) exportiert werden.

 

Tutorial Video

 

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