Prognose dynamischer Motorprozesse mit Long Short-Term Memory neuronalen Netzen

Ziel der Arbeit ist die Untersuchung, ob und wie gut sich LSTM-Netze zur Prognose von Motorsignalen eignen.

LSTM-Netze sind rekurrente künstliche neuronale Netze mit einem besonderen Neuronenmodell. Diese Netze eignen sich zur Prognose (Zeitreihen, Sprachverarbeitung) oder als Generator insbesondere dann, wenn sich die relevanten Informationen in weiter Vergangenheit befinden.

Die Arbeit untersucht das Verhalten der Netze auf künstlichen Zeitreihen und auf realen Signalen im Holdout-Verfahren. Verwendet wird das Deep Learning-Framework Keras auf TensorFlow, allerdings ohne GPU-Unterstützung.

Es konnte gezeigt werden, dass LSTM in der Lage sind, dynamische Motorprozesse zu erlernen und erfolgreiche Prognosen durchzuführen. Die Prognose mit LSTM lieferte in den untersuchten Fällen in diesem ersten Pilotprojekt ohne jede Optimierung ähnlich gute Ergebnisse, wie die bereits bei IAV etablierten Modelle, ist aber im Training deutlich aufwändiger.

Kolloqium: 21.09.2017

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn, Dipl.-Ing. Frank Beyer (IAV GmbH)

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