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FIWA - Methoden der Computational Intelligence für Vorhersagemodelle in der Finanz-und Wasserwirtschaft (Schlussbericht)

FIWA - Computational Intelligence Methods for Prediction Models in Finance- and Watermanagement

  • 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.
  • 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.

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frontdoor_oas
Metadaten
Author:Thomas Bartz-BeielsteinGND, Oliver Flasch
URN:urn:nbn:de:hbz:832-cos-466
Series (Serial Number):CIplus (3/2013)
Document Type:Report
Language:German
Year of Completion:2013
Release Date:2013/10/09
Tag:Computational Intelligence; Genetisches Programmieren
Computational Intelligence; Genetic Programming
GND Keyword:Finanzwirtschaft; Modellierung; Prognose; Soft Computing; Wasserwirtschaft
Contributor:Bartz-Beielstein, Thomas
Institutes and Central Facilities:Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik
Dewey Decimal Classification:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik
Open Access:Open Access
Licence (German):License LogoCreative Commons - Namensnennung, Nicht kommerziell, Keine Bearbeitung