Mustererkennung in Zeitreihen

Umfeld

Das Fahrzeug der Zukunft wird verschiedene Sensoren haben und viele Messdaten pro Sekunde aufzeichnen. Schon heutzutage zeichnen die im Fahrzeug verbauten Sensoren Daten auf, wie z.B. Zeitreihen. Die Analyse dieser Daten erlaubt es, Prognosen über den künftigen Verlauf zu treffen. So können historische Zeitreihendaten genutzt werden, um z.B. die Ausfallrate von Elektronikgeräten zu treffen. Ein wichtiger Aspekt der Zeitreihenanalyse ist die Mustererkennung. Mit dieser können sowohl typische als auch abweichende Verhaltensmuster erkannt werden, um solche Prognosen zu ermöglichen. Herausforderung bei der Mustererkennung ist es, geeignete Verfahren zu entwerfen, welche in der Lage sind, nicht nur unterschiedliche Muster zuverlässig zu erkennen, sondern auch Variationen in den Daten passend einzuordnen und zu unterscheiden.

Aufgabe

• Du recherchierst den aktuellen Stand der Wissenschaft und leitest darauf aufbauend Lösungsansätze ab.
• Du wählst eine oder mehrere Methoden aus und entwickelst mittels dieser ein Konzept zur Mustererkennung in Zeitreihen.
• Du analysiert und evaluierst die umgesetzten Methoden und bewertest deren Güte für die Mustererkennung in Zeitreihen.

Voraussetzungen

• Du hast sehr gute Programmierkenntnisse in Python.
• Du arbeitest selbständig und strukturiert, bist motiviert und engagiert.
• Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.