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EventDetectR: An efficient Event Detection System (EDS) capable of detecting unexpected water quality conditions. This approach uses multiple algorithms to model the relationship between various multivariate water quality signals. Then the residuals of the models were utilized in constructing the event detection algorithm, which provides a continuous measure of the probability of an event at every time step. The proposed framework was tested for water contamination events with industrial data from automated water quality sensors. The results showed that the framework is reliable with better performance and is highly suitable for event detection.
Die Forschungsstelle finanzielles & aktuarielles Risikomanagement (FaRis) organisiert Anfang Juni und Dezember eines Jahres gemeinsam mit der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV) gemeinsame Symposien zu relevanten aktuariellen Themen. Wegen des Weltkongresses der Aktuare vom 4. bis zum 8. Juni in Berlin wurde das üblicherweise zeitgleich stattfindende FaRis & DAV Symposium als „FaRis at ICA“ veranstaltet – im Sinne einer Zusammenfassung aller Kongressbeiträge von FaRis-Mitgliedern als Überblick für die in FaRis abgedeckten Forschungsgebiete. Die Kurzversionen dieser Beiträge sind in diesem Tagungsband zusammengestellt. Der nur alle vier Jahre stattfindende Weltkongress der Aktuare ist der bedeutsamste Kongress zu allen aktuariellen Fragestellungen. Mit etwa 2.700 nationalen und internationalen Teilnehmern war der ICA 2018 in Berlin der teilnehmerstärkste Kongress seit dem ersten Weltkongress 1895 in Brüssel.
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.