Zusammenfassung
Zahlreiche Modellunsicherheiten lassen sich auf Parameterunsicherheiten zurückfuhren. Je nach Art der Unsicherheiten stehen mit Monte Carlo Analysen für Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Fuzzy Ansätzen für Zugehörigkeitsfunktionen Methoden zur Abbildung der Unsicherheiten auf das Simulationsergebnis zur Verfügung. Die Verbesserung der Aussageschärfe bei beiden Ansätzen hat entscheidende praktische Bedeutung und ist durch Korrelationen und Regeln möglich. Die inverse Betrachtung, d.h. die Identifikation von Eingangsverteilungen, die am besten eine gegebene Ausgangsverteilung treffen, ist durch die bei genetischen Algorithmen übliche Betrachtung von Populationen zu erreichen.
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Literatur
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© 1997 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden
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Paul, W. (1997). Monte Carlo und Fuzzy Methoden zur Behandlung von Modellunsicherheiten. In: Grützner, R. (eds) Modellierung und Simulation im Umweltbereich. Fortschritte in der Simulationstechnik im Auftrag der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM). Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-90906-0_15
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-90906-0_15
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag
Print ISBN: 978-3-322-90907-7
Online ISBN: 978-3-322-90906-0
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