TY - RPRT A1 - Friese, Martina A1 - Stork, Jörg A1 - Ramos Guerra, Ricardo A1 - Bartz-Beielstein, Thomas A1 - Thaker, Soham A1 - Flasch, Oliver A1 - Zaefferer, Martin T1 - UniFIeD Univariate Frequency-based Imputation for Time Series Data N2 - This paper introduces UniFIeD, a new data preprocessing method for time series. UniFIeD can cope with large intervals of missing data. A scalable test function generator, which allows the simulation of time series with different gap sizes, is presented additionally. An experimental study demonstrates that (i) UniFIeD shows a significant better performance than simple imputation methods and (ii) UniFIeD is able to handle situations, where advanced imputation methods fail. The results are independent from the underlying error measurements. T3 - CIplus - 5/2013 KW - Zeitreihe KW - Prognose KW - Datenanalyse KW - Vorverarbeitung KW - Zeitreihenanalyse KW - Fehlende Daten KW - Time-series KW - Missing Data KW - Imputation Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:832-cos-493 SN - 2194-2870 ER - TY - RPRT A1 - Breiderhoff, Beate A1 - Bartz-Beielstein, Thomas A1 - Naujoks, Boris A1 - Zaefferer, Martin A1 - Fischbach, Andreas A1 - Flasch, Oliver A1 - Friese, Martina A1 - Mersmann, Olaf A1 - Stork, Jörg T1 - Simulation and Optimization of Cyclone Dust Separators N2 - Cyclone Dust Separators are devices often used to filter solid particles from flue gas. Such cyclones are supposed to filter as much solid particles from the carrying gas as possible. At the same time, they should only introduce a minimal pressure loss to the system. Hence, collection efficiency has to be maximized and pressure loss minimized. Both the collection efficiency and pressure loss are heavily influenced by the cyclones geometry. In this paper, we optimize seven geometrical parameters of an analytical cyclone model. Furthermore, noise variables are introduced to the model, representing the non-deterministic structure of the real-world problem. This is used to investigate robustness and sensitivity of solutions. Both the deterministic as well as the stochastic model are optimized with an SMS-EMOA. The SMS-EMOA is compared to a single objective optimization algorithm. For the harder, stochastic optimization problem, a surrogate-model-supported SMS-EMOA is compared against the model-free SMS-EMOA. The model supported approach yields better solutions with the same run-time budget. T3 - CIplus - 4/2013 KW - Soft Computing KW - Evolutionärer Algorithmus KW - Mehrkriterielle Optimierung KW - Entstauber KW - Simulation KW - Mehrkriterielle Optimierung KW - Surrogat-Modellierung KW - Sequentielle Parameter Optimierung KW - Zylon Enstauber KW - Multiobjective Optimization KW - Multi-Criteria Optimization KW - Surrogate Modeling KW - Sequential Parameter Optimization KW - Cyclone Dust Separator Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:832-cos-470 ER - TY - RPRT A1 - Rebolledo C., Margarita A. A1 - Krey, Sebastian A1 - Bartz-Beielstein, Thomas A1 - Flasch, Oliver A1 - Fischbach, Andreas A1 - Stork, Jörg T1 - Modeling and Optimization of a Robust Gas Sensor N2 - In this paper we present a comparison of different data driven modeling methods. The first instance of a data driven linear Bayesian model is compared with several linear regression models, a Kriging model and a genetic programming model. The models are build on industrial data for the development of a robust gas sensor. The data contain limited amount of samples and a high variance. The mean square error of the models implemented in a test dataset is used as the comparison strategy. The results indicate that standard linear regression approaches as well as Kriging and GP show good results, whereas the Bayesian approach, despite the fact that it requires additional resources, does not lead to improved results. T3 - CIplus - 3/2016 KW - Soft Computing KW - Lineare Regression KW - Sensortechnik KW - Bayesian Learning KW - Regression Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:832-cos4-3399 ER - TY - RPRT A1 - Bartz-Beielstein, Thomas A1 - Flasch, Oliver T1 - MCIOP - Mehrkriterielle CI-basierte Optimierungsverfahren für den industriellen Einsatz N2 - Ziel des Forschungsprojektes "Mehrkriterielle CI-basierte Optimierungsverfahren für den industriellen Einsatz" (MCIOP) war die Verringerung von Schadstoffemissionen in Kohlekraftwerken. Der wissenschaftliche Fokus lag auf der Entwicklung von Methoden, die in der Lage sind, interpretierbare Modelle für die Schadstoffemissionen automatisch zu generieren. Hierzu wurden mehrkriterielle Optimierungsverfahren entwickelt und eingesetzt. Zur Zeit- und Kostenreduktion wurde die Optimierung durch Surrogat-Modelle erfolgen, die abgestuft mit aufwändigeren Simulationen zum Einsatz kamen („optimization via simulation“). Bei der Untersuchung von Staubabscheidern konnten durch eine mehrkriterielle Optimierung unterschiedliche Zielgrößen, wie z.B. Abscheidegrad und Druckverlust, gleichzeitig berücksichtigt werden. Dieser Bericht beschreibt die im Projekt MCIOP im Zeitraum von August 2011 bis einschließlich Juni 2015 erzielten Ergebnisse. T3 - CIplus - 6/2015 KW - Evolutionärer Algorithmus KW - Optimierung KW - Soft Computing KW - Evolutionsstrategie KW - Genetisches Programmieren KW - Genetische Algorithmen Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:832-opus4-1590 ER - TY - RPRT A1 - Flasch, Oliver A1 - Friese, Martina A1 - Zaefferer, Martin A1 - Bartz-Beielstein, Thomas A1 - Branke, Jürgen T1 - Learning Model-Ensemble Policies with Genetic Programming N2 - We propose to apply typed Genetic Programming (GP) to the problem of finding surrogate-model ensembles for global optimization on compute-intensive target functions. In a model ensemble, base-models such as linear models, random forest models, or Kriging models, as well as pre- and post-processing methods, are combined. In theory, an optimal ensemble will join the strengths of its comprising base-models while avoiding their weaknesses, offering higher prediction accuracy and robustness. This study defines a grammar of model ensemble expressions and searches the set for optimal ensembles via GP. We performed an extensive experimental study based on 10 different objective functions and 2 sets of base-models. We arrive at promising results, as on unseen test data, our ensembles perform not significantly worse than the best base-model. T3 - CIplus - 3/2015 KW - Modellierung KW - Optimierung KW - Ensemble Methods KW - Genetic Programming KW - Surrogate-Model-Based Optimization Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:832-cos-787 ER - TY - RPRT A1 - Bartz-Beielstein, Thomas A1 - Flasch, Oliver T1 - FIWA - Methoden der Computational Intelligence für Vorhersagemodelle in der Finanz-und Wasserwirtschaft (Schlussbericht) T1 - FIWA - Computational Intelligence Methods for Prediction Models in Finance- and Watermanagement N2 - Dieser Schlussbericht beschreibt die im Projekt „Methoden der Computational Intelligence für Vorhersagemodelle in der Finanzund Wasserwirtschaft“ (FIWA) im Zeitraum von Juni 2009 bis einschließlich November 2012 erzielten Ergebnisse. In der Praxis werden für diese Vorhersagemodelle Verfahren der linearen und nichtlinearen Regression, NN, Support Vector Machines (SVM) und viele weitere Verfahren eingesetzt. Das Projekt FIWA befasste sich mit der Entwicklung modularer Systeme zur Analyse und Prognose von Daten aus der Finanz- und Wasserwirtschaft mittels Verfahren der Computational Intelligence (CI) mit methodischem Fokus auf dem CI-Unterbereich Genetic Programming (GP). Ein zentrales Ergebnis der wissenschaftlichtechnischen Arbeit im Projekt FIWA ist die Entwicklung der Open-Source Software RGP. Dabei handelt es sich um ein Software- Framework für GP, welches auf die automatische Erstellung von Vorhersagemodellen spezialisiert ist. Für die Finanzwirtschaft stand ein Handelssimulator zu Verfügung, der auf Basis von echten Finanzdaten die Qualität verschiedener Strategien testen kann. Dieser wurde im Projekt weiterentwickelt. GP wurde genutzt, um auf Basis der Simulationen genaue Vorhersagen und damit verbesserte Handelsstrategien zu entwerfen. Auch für die Wasserwirtschaft wurden Prognoseverfahren mit GP entwickelt. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Füllstandprognose für Regenüberlaufbecken. Hier konnten moderne Verfahren mit GP oder SVM klassische Methoden deutlich schlagen oder verbessern. Auch der Einsatz von Sequentieller Parameter Optimierung zeigte signifikante Verbesserungen für die Prognosegenauigkeit. Dabei war die Kombination von klassischen Methoden und GP besonders erfolgreich. GP ist nach wie vor ein sehr aktives Forschungsgebiet und erlaubt auch für die Folgezeit zahlreiche Kooperationen mit den Partnern der Fachhochschule Köln. Sowohl für technische Anwendungen als auch zur Lösung von Forschungsfragen bieten sich zahlreiche Möglichkeiten an. N2 - This report describes results achieved in the project "Computational Intelligence Methods for Forecasting Models in Finance and Water Resource Management" (FIWA) during the time frame from July 2009 to November 2012. In practice, these forecasting models are created with methods of linear- and non-linear-regression, NN, Support Vector Machines and many others. The FIWA project developed modular systems for the analysis and forecasting of data from finance and water resource management by Computational Intelligence (CI) methods, with a focus on Genetic Programming (GP). A central result is the development of the open-source software RGP, a GP-system optimized for the automatic generation of forecasting models. For finance application, a trading simulator was extended to be able to efficiently test the quality of trading strategies based on real-world data. GP was employed to generate improved strategies based on these simulations. GP was also used to generate forecasting models for water resource management. An application focus was the forecasting of fill levels of storm water tanks. Modern methods like GP and SVM where able to generate significantly better results than classical methods. Sequential Parameter Optimization was able to further improve these results. GP is a very active field of research and enables multiple cooperations with partners of the Cologne Universtiy of Applied Sciences for commercial and scientific applications. T3 - CIplus - 3/2013 KW - Soft Computing KW - Prognose KW - Wasserwirtschaft KW - Finanzwirtschaft KW - Modellierung KW - Computational Intelligence KW - Genetisches Programmieren KW - Computational Intelligence KW - Genetic Programming Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:832-cos-466 ER - TY - RPRT A1 - Flasch, Oliver T1 - A Friendly Introduction to RGP N2 - RGP is genetic programming system based on, as well as fully integrated into, the R environment. The system implements classical tree-based genetic programming as well as other variants including, for example, strongly typed genetic programming and Pareto genetic programming. It strives for high modularity through a consistent architecture that allows the customization and replacement of every algorithm component, while maintaining accessibility for new users by adhering to the "convention over configuration" principle. T3 - CIplus - 2/2013 KW - Genetische Programmierung KW - Software KW - Optimierung KW - Modellierung KW - Systemidentifikation KW - Evolutionäre Algorithmen KW - Genetic Programming KW - Software KW - Optimization KW - Modelling KW - System Identification KW - Evolutionary Algorithms Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:832-cos-446 ER -