ich sehe es kommen, wenn Daniel mit seinem Kalman-Filter für die Schiffchen erfolg hat, geht er an die Börse!
Da funktioniert es (zu bestimmten) Zeit genauso: man errechnet zunächst immer, wie es weitergehen müsste wenn sich nix ändert und vergleicht dann später die Vorausberechneten Werte mit dem nun realem "Ist"... Differenzen werden rückgekoppelt und verbessern so das math. Modell.
Das ist quasi die Sache mit einem Schiff und ruhigem Wetter ohne groß Störungen... Bei Blindflug durch Störungen(Wetter, andere Schiffe
) hat man so trotzdem eine "gute" Basis um etwas voraus zu schauen, bzw. bei ungewöhnlichen(großen) Abweichungen Sörungen und besondere Situationen zu erkennen und darauf dann vollautomatisch&schenll gezielt/speziell zu reagieren.
Wir setzen auf ein KombiPrognoseModell aus Kalman und Wavelet Algos. Bewertungen&Vergleiche zur Findung einer regelkonformen und "guten" Variante machen wir per DTW(DynamicTimeWrapping) Algo... ihr seid denke ich auf einem sicheren Weg für eine gute Lösung
(KI im Sinne von neuronalem Zeug würde ich wegen der bei euch auch notwendigen Echtzeitfähigkeit vergessen, wenn dann höchsten noch was ala BigData mit SVMs(SupportVectorMaschinen) zur Klassifizierung von Zuständen)