207

Sprungbehandlung:  Behandlung  der  Windrichtung  in  dem  klassifizierenden,
  dem  doppelklassifizierenden  und  dem  Multi-Window  Zeitmuster,
um  die  Sprünge  zu  entfernen,  die  durch  die  Abbildung  der  Windrose
auf  eine  nicht  geschlossene  Skala  bedingt  sind.

4.2.5  93

Stau:  Differenz:  Pegelmessung  minus  Gezeitenvorausberechnung.

2.1.3  8

stochastische  Prozesse:  Zeitreihen  werden  systematisch  als  Realisierungen
  dynamischer  Vorgänge  mit  Zufallscharakter  verstanden.

2.3  22

Sturmflut:  Seit  01.10.1984  Überschreitung  des  örtlichen  mittleren  Hochwassers
  um  1.5  Meter  und  mehr.

2.4.3  28

Synapsen:  elektro-chemische  Kontaktstellen  zur  Reizübertragung  von
Neuron  zu  Neuron.

3.1  30

Svnop-Format:  Format  von  Daten  des  Seewetteramts  in  Anlehnung  an
die  Synoptik,  dem  Gebiet  der  Meteorologie  der  allumfassenden
gleichzeitigen  Beobachtung  von  Wetterphänomenen.

4.1.2  63

Tabelle:  Kohonen-Netze  können  als  eine  Tabelle  aufgefaßt  werden,  in
der  die  Zuordnung  zwischen  Tabelleneinträgen  und  Eingangswerten
durch  eine  adaptive  Verteilung  der  Einträge  über  den  Raum  der
Muster  optimal  organisiert  wird.  Die  Tabelleneinträge  entsprechen  den
Prognosemustern  und  die  Eingangswerte  den  Indikationsmustern.

3.3.3  37

TAR-Prozesse:  Threshold  autoregressive  Prozesse.  Zwei  unterschiedliche
lineare  Prozesse  werden  durch  einen  Schwellwert  miteinander  gekoppelt. ­
  Dadurch  ergibt  sich  ein  nichtlinearer  Prozeß.

2.3.2  23

Tide:  Harmonischer  Anteil  der  Gezeiten,  z.B.  Mo-Tide.

2.1.2  4

Tidelinie:  Kontinuierlicher  Verlauf  der  Pegelmessungen.

2.4.3  26

Topologieerhaltung:  Durch  die  Umsetzung  der  Ähnlichkeit  hochdimensionaler
  Eingangssignale  in  Lagenachbarschaft  der  Neuronen  in  einem
Kohonen-Netz  bleibt  die  Topologie  des  Raums  der  Eingangssignale
erhalten.  Im  Falle  zweidimensionaler  Kohonen-Netze  kann  die  Erhaltung ­
  der  Topologie  visuell  mit  Hilfe  der  U-Matrix  inspiziert  werden.

3.6.5  56

Trainingsdatensatz:  Datensatz  zum  Anlernen  von  Kohonen-Netzen.  Er
besteht  nur  aus  Messungen,  die  zur  Bestimmung  der  "bestmatch"
Neuronen  und  zur  anschließenden  Adaptation  der  Gewichte  verwendet
werden.

2.2  17