Die Extraktion wesentlicher Inhalte aus riesigen Datenmengen ist eine der großen Herausforderungen in unterschiedlichsten wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bereichen. Das Projekt „Dynamical Component Analysis zur Analyse hochdimensionaler Zeitreihen“ erforscht die Analyse hochdimensionaler Zeitreihen und der Extraktion deterministischer Zusammenhänge mithilfe einer zu berechnenden Projektion in den relevanten nieder-dimensionalen Unterraum. Das hierzu vor kurzem vorgeschlagene Verfahren, die Dynamical Component Analysis (DyCA), liefert die gesuchte Projektion nach Lösung eines verallgemeinerten Eigenwertproblems und der Auswahl der relevanten Eigenvektoren über Kriterien bzgl. der zugehörigen Eigenwerte.

Im Projekt erforschen die Julius-Maximilians-Universität Würzburg und die Hochschule Ansbach Grundlagen, Potenziale, Methoden und Grenzen der Anwendbarkeit des Verfahrens. DyCA kann perspektivisch in allen Anwendungsfeldern, die in Gebieten multivariater deterministischer Zeitreihen angesiedelt sind, Nutzen stiften. Mögliche Anwendungen können daher für so unterschiedliche Daten wie Wartungs- und Betriebsdaten, Wetterdaten über Strömungsdaten bis hin zu medizinischen Daten angesiedelt sein. Im Vergleich zu etablierten Verfahren kann DyCA in geeigneten Anwendungen potenziell Zeit, Rechnerressourcen und somit Kosten sparen helfen. Zudem kann das Verfahren helfen, Daten einfacher zu visualisieren und so neue wissenschaftliche und technische Erkenntnisse ermöglichen.

Gemeinsam mit der BESA GmbH, Gräfelfing, wenden die Partner das Verfahren auf hochaufgelöste EEG-Daten für die medizinische Forschung und Diagnostik an. Eine weitere Musteranwendung ist auf dem Feld der Predictive Maintenance für Windkraftanlagen in Kooperation mit der Weidmüller Monitoring Systems GmbH.

Teilprojekte

• 05M20WBA | Teilprojekt 1 | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Ansbach
• 05M20WWA | Teilprojekt 2 | Julius-Maximilian-Universität Würzburg