Auswahl Pareto-optimaler Modelle zur statistischen Korrektur von Abflussvorhersagen

Koblenz

2014

S. 128-137

Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk

200183010

In der operationellen Abfluss- und Wasserstandsvorhersage werden Methoden der Zeitreihenanalyse verwendet, um den Fehler des Modells statistisch zu beschreiben und zu korrigieren. Bei dem Einsatz dieser statistischen Modelle besteht ein hoher Freiheitsgrad bei der Wahl des Modells, der Ordnung des Modells und der Art der Parameterschätzung. Auf Grund dieser Komplexität werden in der operationellen Praxis meist ohne genauere Untersuchungen Standardkonfigurationen genutzt. In diesem Beitrag kommen Methoden der Pareto-Optimierung zum Einsatz, um systematisch optimale statistische Modelle für die Korrektur von Abflussvorhersagen auszuwählen. Hierbei werden zwei Modelle der Zeitreihenanalyse (AR- und ARIMA-Modelle) mit unterschiedlichen Ordnungen und unterschiedlicher Länge des Trainingszeitraums analysiert. Die Betrachtung der Güte der Simulation und die Auswahl der optimalen Modelle erfolgt an Hand von mehreren Gütemaßen mehrdimensional. Die entwickelte Methodik wird an ausgewählten Pegeln im Rheingebiet vorgestellt.