Methoden der Datenvalidierung
Verfasst: So Aug 26, 2018 2:45 pm
Lieber Forum,
ich bin auf der Suche nach einer guten Methode Validierung von Sensordaten - komme aber nicht so recht weiter.
Grundlage ist folgende.
Ich messe in einem Experiment z.B. die Wassertemperartur an einer bestimmten Stelle in einem Umkreis von 1 m mit 4-6 verschiedenen Sonden. Nicht alle Sonden sind immer aktiv, wenigstens 3 von 6 Sonden messen aber über längere Zeiträume parallel. Jede Sonde hat Ihre eigene Messgenauigkeit die sich teilweise aber auch über die Zeit verändert, z.B. auf Grund von Alterungsprozessen oder anderen äusseren Faktoren.
Ich suche nun eine Methode mit der ich die jeweils parallel messenden Sonden als Grundlage zur Berechnung der wahrscheinlich korrekten Temperarur nehmen kann. Ich habe im Netz nun einiges über mögliche Methoden gelesen, werde aber nicht so ganz schlau daraus. Das gelesene Spektrum reiucht von Datentriangulation über neuronale Netzwerke etc. etc.
Was ich am Ende der Berechnung eigentlich anstreben würde wäre der "wahrscheinlichste" Messwert (basierend auf den Messungen der 4-6 Sonden) und eine "Streubreite" um diesen Wert die angibt in welchem Bereich sich der "wahrscheinlichste" Messwert der Temperatur mit z.B. 90%-iger Wahrscheinlichkeit bewegt, d.h. wie hocjh die Unsicherheit bei der Bestimmung des "wahrscheinlichste" Messwerts ist.
Ich hoffe die Frage ist so formuliert dass sie verständlich ist.
Für Tips von Mathematiken und Statistikern wäre ich sehr dankbar, auch wenn sie nur die Richtung aufzeigen in der es am sinnvolsten wäre zu denken um die Frage anzugehen.
VG Philipp
ich bin auf der Suche nach einer guten Methode Validierung von Sensordaten - komme aber nicht so recht weiter.
Grundlage ist folgende.
Ich messe in einem Experiment z.B. die Wassertemperartur an einer bestimmten Stelle in einem Umkreis von 1 m mit 4-6 verschiedenen Sonden. Nicht alle Sonden sind immer aktiv, wenigstens 3 von 6 Sonden messen aber über längere Zeiträume parallel. Jede Sonde hat Ihre eigene Messgenauigkeit die sich teilweise aber auch über die Zeit verändert, z.B. auf Grund von Alterungsprozessen oder anderen äusseren Faktoren.
Ich suche nun eine Methode mit der ich die jeweils parallel messenden Sonden als Grundlage zur Berechnung der wahrscheinlich korrekten Temperarur nehmen kann. Ich habe im Netz nun einiges über mögliche Methoden gelesen, werde aber nicht so ganz schlau daraus. Das gelesene Spektrum reiucht von Datentriangulation über neuronale Netzwerke etc. etc.
Was ich am Ende der Berechnung eigentlich anstreben würde wäre der "wahrscheinlichste" Messwert (basierend auf den Messungen der 4-6 Sonden) und eine "Streubreite" um diesen Wert die angibt in welchem Bereich sich der "wahrscheinlichste" Messwert der Temperatur mit z.B. 90%-iger Wahrscheinlichkeit bewegt, d.h. wie hocjh die Unsicherheit bei der Bestimmung des "wahrscheinlichste" Messwerts ist.
Ich hoffe die Frage ist so formuliert dass sie verständlich ist.
Für Tips von Mathematiken und Statistikern wäre ich sehr dankbar, auch wenn sie nur die Richtung aufzeigen in der es am sinnvolsten wäre zu denken um die Frage anzugehen.
VG Philipp