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Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT 7-8/2021

01.08.2021 | Praxis

Messdatenprüfung mit Hilfe von selbstlernenden Datenanalysewerkzeugen als Bestandteil eines Messdatenmanagementsystems (MDMS)

verfasst von: Dr. Benjamin Mewes, Dr. Henning Oppel, Dr.-Ing. Ioannis Papadakis, Celeste Saldin, Frank Großklags, Dr. Marko Siekmann, Michaela Ringelkamp, Frank Pohl

Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT | Ausgabe 7-8/2021

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Zusammenfassung

Im Rahmen eines integralen urbanen Wassermanagements kommt Messdatenmanagementsystemen eine zentrale Bedeutung zu, in welchen alle Messwerte erfasst, bewertet, plausibilisiert und erst anschließend für die weitere Nutzung gespeichert werden. Die Analyse der erfassten Messdaten ist jedoch oft kaum zu bewältigen und eine losgelöste Einzelbetrachtung der Messwerte nicht zielführend, da die Interaktion der Daten innerhalb eines Systems entscheidend ist, jedoch in bestehenden Ansätzen nicht berücksichtigt wird. In dieser Studie wird der Einsatz eines Datenanalysewerkzeuges gezeigt, das in der Lage ist, ein System ganzheitlich zu betrachten und Fehlwerte frühzeitig zu erkennen.

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Literatur
[1]
Zurück zum Zitat Papadakis, I.; Großklags, F.; Siekmann, M. et al.: Messdatenmanagementsysteme für ein integrales urbanes Wassermanagement. In: WasserWirtschaft 109 (2019), Heft 7-8, S. 60-63. Papadakis, I.; Großklags, F.; Siekmann, M. et al.: Messdatenmanagementsysteme für ein integrales urbanes Wassermanagement. In: WasserWirtschaft 109 (2019), Heft 7-8, S. 60-63.
[2]
Zurück zum Zitat Oppel, H.; Fischer, S.: A new unsupervised learning method to assess clusters of temporal distribution of rainfall and their coherence with flood types. In: Water Resources Research 56 (2020), Nr. 5. Oppel, H.; Fischer, S.: A new unsupervised learning method to assess clusters of temporal distribution of rainfall and their coherence with flood types. In: Water Resources Research 56 (2020), Nr. 5.
[3]
Zurück zum Zitat Mewes, B.; Oppel, H.; Demisch, G.; Schönfeld, A.: Bauwerksüberwachung 4.0 an der Ennepetalsperre mittels Big-Data-Analysen. In: WasserWirtschaft 110 (2020), Heft 9. Mewes, B.; Oppel, H.; Demisch, G.; Schönfeld, A.: Bauwerksüberwachung 4.0 an der Ennepetalsperre mittels Big-Data-Analysen. In: WasserWirtschaft 110 (2020), Heft 9.
Metadaten
Titel
Messdatenprüfung mit Hilfe von selbstlernenden Datenanalysewerkzeugen als Bestandteil eines Messdatenmanagementsystems (MDMS)
verfasst von
Dr. Benjamin Mewes
Dr. Henning Oppel
Dr.-Ing. Ioannis Papadakis
Celeste Saldin
Frank Großklags
Dr. Marko Siekmann
Michaela Ringelkamp
Frank Pohl
Publikationsdatum
01.08.2021
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
WASSERWIRTSCHAFT / Ausgabe 7-8/2021
Print ISSN: 0043-0978
Elektronische ISSN: 2192-8762
DOI
https://doi.org/10.1007/s35147-021-0864-x

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