voorspellingssysteem

Een voorspellingssysteem is een software- of computationeel systeem dat op basis van historische en actuele data voorspellingen genereert over toekomstige gebeurtenissen of waarden. Het doel is besluitvorming te ondersteunen, risico's te beperken en operationele processen efficiënter te laten verlopen.

Werking: dataverzameling, preprocessing, modelkeuze en training, validatie en implementatie. Er bestaan verschillende benaderingen, waaronder tijdreeksmodellen zoals ARIMA en ETS, regressie- en machine learning-modellen (random forest, gradient boosting) en neurale netwerken voor complexe patronen. De outputs kunnen kwantitatief zijn (verwachte vraag, temperatuur) of classificerend (risiconiveau: hoog/laag). Evaluatie vindt plaats met statistische maatstaven zoals RMSE, MAE, MAPE en R^2.

Toepassingsgebieden zijn onder meer meteorologie, economie en financiën, energie en industriële productie, transport en logistiek, gezondheidszorg en retail. Voorbeelden zijn vraagvoorspelling, weersvoorspelling, energieproductieplanning en onderhoudsplanning op basis van voorspellende signals.

Belangrijke overwegingen zijn onder meer datakwaliteit, representativiteit van data en het voorkomen van overfitting. Interpretatie en uitlegbaarheid, calibratie en betrouwbaarheid zijn cruciaal bij besluitvorming. Ethische en privacy-overwegingen, bias en discriminatie moeten worden aangepakt. Een voorspellingssysteem vereist governance, continue monitoring en periodieke hertraining om relevant te blijven.