Baumann, Sebastian ; Gnisia, Moritz ; Feifel, Patrick ; Klingauf, Uwe (2018)
Ausreißeridentifikation und Behandlung von Flugbetriebsdaten für Flugmodelle der künstlichen Intelligenz.
67. Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress der DGLR. Friedrichshafen (4.-6. September 2018)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Operationelle Flugbetriebsdaten können teilweise auffällige Datenpunkte enthalten, die sich nicht den charakteristischen Verlauf des aufgezeichneten Parameters zuordnen lassen und man somit als Ausreißer bezeichnet. Zur Bereinigung von Ausreißern und zur Steigerung der Datenqualität sind geeignete Methoden zur Identifizierung, Kategorisierung und Behandlung (bspw. durch Korrektur) notwendig, die in diesem Beitrag zusammengetragen, diskutiert und anhand exemplarischer Untersuchung an realen Flugbetriebsdaten untersucht werden. Der vorliegende Beitrag widmet sich der Identifizierung und Behandlung von Ausreißern für Sensorparameter in Flugbetriebsdaten (Full Flight Data). Dabei erfolgt eine Einteilung unterschiedlicher Strategien, um Ausreißer zu identifizieren, wobei auch Vor- und Nachteile dieser Methoden diskutiert werden. Bei der Ausreißerbehandlung stehen zwei Aspekte im Fokus: einerseits wird das Ausmaß der Verzerrung der Datenreihe durch die Ausreißer analysiert und andererseits erfolgt eine Einteilung in unterschiedliche Ausreißerarten zur geeigneten Korrektur der Ausreißer. Erläutert werden geeignete Filter und Glättungsansätze sowie Algorithmen-basierte Verfahren aus dem Bereich Machine Learning. Für deren Bewertung werden statistische Metriken wie Lagemaße als Gütekritierien anhand von Testdaten bewertet. Durch die angebrachten Vorgehensweisen können Ausreißer entsprechend ihrer Art passend identifiziert und behandelt werden, sodass die Qualität der Datenreihen gesteigert werden kann. Damit kann ein Beitrag zur geeigneten Auswahl von Modellierungsparameter geleistet und die Güte der iterativen Lernmodelle gesteigert werden.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2018 |
| Autor(en): | Baumann, Sebastian ; Gnisia, Moritz ; Feifel, Patrick ; Klingauf, Uwe |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Ausreißeridentifikation und Behandlung von Flugbetriebsdaten für Flugmodelle der künstlichen Intelligenz |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 17 August 2018 |
| Veranstaltungstitel: | 67. Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress der DGLR |
| Veranstaltungsort: | Friedrichshafen |
| Veranstaltungsdatum: | 4.-6. September 2018 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Operationelle Flugbetriebsdaten können teilweise auffällige Datenpunkte enthalten, die sich nicht den charakteristischen Verlauf des aufgezeichneten Parameters zuordnen lassen und man somit als Ausreißer bezeichnet. Zur Bereinigung von Ausreißern und zur Steigerung der Datenqualität sind geeignete Methoden zur Identifizierung, Kategorisierung und Behandlung (bspw. durch Korrektur) notwendig, die in diesem Beitrag zusammengetragen, diskutiert und anhand exemplarischer Untersuchung an realen Flugbetriebsdaten untersucht werden. Der vorliegende Beitrag widmet sich der Identifizierung und Behandlung von Ausreißern für Sensorparameter in Flugbetriebsdaten (Full Flight Data). Dabei erfolgt eine Einteilung unterschiedlicher Strategien, um Ausreißer zu identifizieren, wobei auch Vor- und Nachteile dieser Methoden diskutiert werden. Bei der Ausreißerbehandlung stehen zwei Aspekte im Fokus: einerseits wird das Ausmaß der Verzerrung der Datenreihe durch die Ausreißer analysiert und andererseits erfolgt eine Einteilung in unterschiedliche Ausreißerarten zur geeigneten Korrektur der Ausreißer. Erläutert werden geeignete Filter und Glättungsansätze sowie Algorithmen-basierte Verfahren aus dem Bereich Machine Learning. Für deren Bewertung werden statistische Metriken wie Lagemaße als Gütekritierien anhand von Testdaten bewertet. Durch die angebrachten Vorgehensweisen können Ausreißer entsprechend ihrer Art passend identifiziert und behandelt werden, sodass die Qualität der Datenreihen gesteigert werden kann. Damit kann ein Beitrag zur geeigneten Auswahl von Modellierungsparameter geleistet und die Güte der iterativen Lernmodelle gesteigert werden. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 16 Fachbereich Maschinenbau 16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet für Flugsysteme und Regelungstechnik (FSR) |
| Hinterlegungsdatum: | 17 Aug 2018 10:23 |
| Letzte Änderung: | 22 Aug 2018 10:43 |
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