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Abb.4.5: Verteilungen und Spektren der Zeitreihen des gemessenen 
Wasserstands am Pegel Cuxhaven, der Gezeitenvorausberechnungen 
(GVB) für diesen Ort und des Staus (Pegel minus GVB) 72 
Abb.4.6a: Verteilungen und Spektren der Zeitreihen der vektoriell gemittelten 
Windgeschwindigkeit und Windrichtung, des statischen Luftdrucks und der 
Luftdruckänderung bei Helgoland 73 
Abb.4.6b: Verteilungen und Spektren der Zeitreihen der Lufttemperatur und 
der Temperaturdifferenz Luft minus Wasser bei Helgoland 74 
Abb.4.7a: Quantil/Quantil (Q/Q) Plot und Verteilung des Staus bei Cuxhaven 
und der Temperaturdifferenz Luft minus Wasser jeweils nach der Tren 
dreduktion und nach der nichtlinearen Transformation 82 
Abb.4.7b: Q/Q Plot und Verteilung des statischen Luftdrucks und der 
Luftdruckänderung bei Helgoland jeweils nach der Trendreduktion und 
nach der nichtlinearen Transformation 83 
Abb.4.7c: Q/Q Plot und Verteilung für den vektoriell gemittelten Wind, 
separat für die Windgeschwindigkeit und die Windrichtung 84 
Abb.4.8: Sprungbehandlung der Windrichtung für Lernvektoren, die minde 
stens einen Zeitraum (Indikations- oder Prognosezeitraum) mit mehr als 
einem Zeitpunkt besitzen 96 
Abb.4.9: Verteilungen der Vektorkomponenten von Lernvektoren, die mittels 
des Minimaldistanz-Verfahrens selektiert wurden 107 
Abb.4.10: Vergleich des Minimaldistanz-Verfahrens mit dem Verfahren der 
zirkularen Gruppenreduktion 108 
Abb.5.1: Lernkurven des Validations- und Trainingsfehlers 119 
Abb.5.2: Sequenz von U-Matrizen für die Lernphase des Kohonen-Netzes 
entsprechend dem Beispiel in Abb.5.1 122 
Abb.5.3: Gewichtsvektoren des ausgelernten Kohonen-Netzes entsprechend 
dem Beispiel in Abb.5.1 und Abb.5.2 124 
Abb.5.4: Spezifikation des Multi-Window-Zeitmusters und der Zusatzprogno 
se " 127 
Abb.5.5: Vorhersagefehler für den Stau bei Cuxhaven in Abhängigkeit von 
verschiedenen Längen des Indikationszeitraums des KL-Modells, mit und 
ohne gleichbehandelnde Metrik 130