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Die Erkennung von Anomalien in Echtzeit bei massiven Datenströmen ist heutzutage eines der wichtigsten Forschungsthemen, da die meisten Daten weltweit in kontinuierlichen zeitlichen Prozessen erzeugt werden. Es geht um verschiedene Probleme in vielen Bereichen wie Gesundheit, Bildung, Finanzen, Regierung usw. In dieser Arbeit schlagen wir eine Verbesserung dieses Ansatzes vor, der in HW- und TDHW-Vorhersagemodelle implementiert wird. Der Genetische Algorithmus ...

Die Echtzeit-Erkennung von Anomalien in massiven Datenströmen ist heute eines der wichtigsten Forschungsthemen, da der Großteil der Weltdaten in kontinuierlichen zeitlichen Prozessen erzeugt wird. Sie befasst sich mit verschiedenen Problemen in vielen Bereichen wie Gesundheit, Bildung, Finanzen, Regierung usw. In dieser Arbeit schlagen wir eine Erweiterung dieses in HW- und TDHW-Prognosemodellen implementierten Ansatzes vor. Der Genetische Algorithmus (GA) wird zur ...