EchtzeitPrognosen
EchtzeitPrognosen bezeichnet die Fähigkeit, aktuelle und zukünftige Zustände eines Systems in Echtzeit zu schätzen, indem laufend neue Datenströme verarbeitet werden. Im Unterschied zu zeitlich verzögerten Prognosen werden Modelle kontinuierlich aktualisiert, um schnell auf Veränderungen zu reagieren.
Datenquellen und Infrastruktur liefern das Fundament: Sie nutzen Sensoren, Transaktionen, soziale und öffentliche Daten sowie IoT-Geräte.
Methoden reichen von klassischen statistischen Ansätzen bis zu modernen maschinellen Lernverfahren. Zu den etablierten Techniken zählen
Anwendungsfelder umfasst Wetter- und Umweltmonitoring, Energie- und Lastprognosen, Verkehrs- und Mobilitätssteuerung, Finanz- und Risikomanagement sowie Lieferketten-
Herausforderungen betreffen Latenz, Datenqualität, Konzept-Drift, Erklärbarkeit, Sicherheit, Datenschutz und Skalierbarkeit. Die Evaluierung nutzt Kennzahlen wie MAPE,