Rekursive Vorhersage

Verständnis der Begrifflichkeit: Rekursive Vorhersage

Die rekursive Vorhersage ist eine Methode, die im Fachbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz kommt. Sie dient dazu, zukünftige Werte innerhalb einer Datenreihe vorauszusagen. Grundlegend geht es hierbei darum, durch eine wiederholte Anwendung der Prognoseformel so lange zukünftige Werte zu ermitteln, bis ein bestimmtes Ziel erreicht ist. Daher stammt auch der Begriff „rekursiv“, der mit „zurückkehrend“ übersetzt werden kann.

Funktionsweise der rekursiven Vorhersage

Für die rekursive Vorhersage nutzt man eine Prognoseformel. Diese wendet man auf den letzten bekannten Datenpunkt an, um den nächsten Punkt zu prognostizieren. Den so ermittelten Wert verwendet man dann erneut als Ausgangsbasis für die Formel, um den übernächsten Punkt zu berechnen. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis der gesuchte Zukunftszeitpunkt erreicht ist.

Anwendungsbeispiel: Wettervorhersage

Eine gut verständliche Anwendung von rekursiver Vorhersage findet sich in der Meteorologie. Hier wird sie genutzt, um auf Basis aktueller Wetterdaten Prognosen für die kommenden Tage zu erstellen. Mittels rekursiver Formeln errechnen die Modelle eine Vorhersage für die nächste Stunde, verwenden diesen prognostizierten Wert dann für die folgende Stunde und so weiter. So entsteht eine detaillierte Wettervorhersage, die auf kontinuierlicher Datengrundlage basiert.

Rekursive Vorhersage und künstliche Intelligenz

In der Künstlichen Intelligenz ist die rekursive Vorhersage ein wichtiges Instrument für Predictive Analytics und maschinelles Lernen. Von Aktienkursen über Verkaufszahlen bis hin zu Wettermodellen - die rekursive Vorhersage ermöglicht es, langfristige Trends und Muster zu identifizieren und präzise Prognosen zu erstellen.