Modellvorhersagen

Modellvorhersagen sind Vorhersagen des künftigen Zustands eines Systems, die von formalen Modellen abgeleitet werden. Sie beruhen auf mathematischen, statistischen oder datengetriebenen Ansätzen und nutzen gegenwärtige Beobachtungen sowie Annahmen über die Dynamik des Systems.

Es gibt verschiedene Modelltypen: mechanistische (physikalische Gesetze und Prinzipien), statistische Modelle (Zeitreihen, Regressionsmodelle) und maschinelle Lernmodelle, die Muster in großen Datensätzen nutzen. Je nach Domäne unterscheiden sich Zielgrößen, zeitliche Auflösung und Vorhersagehorizonte.

Die Erstellung einer Modellvorhersage umfasst typischerweise Modellierung, Parameter- oder Initialwertenschätzung, Simulation oder Propagation der Zustände und eine anschließende Nachbearbeitung der Rohdaten (Kalibrierung, Rauschentfernung).

Ungewissheit ist ein zentrales Merkmal von Modellvorhersagen. Sie entsteht durch unvollständige oder fehlerhafte Modelle, ungenaue Eingaben und natürliche Variabilität. Um Unsicherheit abzubilden, werden häufig Wahrscheinlichkeitsvorhersagen, Konfidenzintervalle oder Ensemble-Ansätze verwendet, bei denen mehrere Modelle oder mehrere Initialbedingungen laufen.

Modelle werden validiert und bewertet, zum Beispiel durch Rückprojektionen (hindcasting), Kreuzvalidierung oder Skill-Scores. Anwendungsgebiete reichen von Wetter- und Klimavorhersagen über Epidemiologie und Ökonomie bis hin zu Verkehrs- und Energiesystemen. Grenzen ergeben sich aus der Datenqualität, Modellannahmen, Nicht-Stationarität von Systemen und begrenzten Rechenressourcen.

Transparenz, Reproduzierbarkeit und Dokumentation sind in der Praxis wichtig, ebenso wie Versionierung und offene Daten, um Vergleiche zu ermöglichen und Fehlinterpretationen zu vermeiden.