Die Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Modellierung des Verhaltens dynamischer
Systeme auf Basis numerischer Zeitreihen. Die Grundlage der Modellierung bildet die Überführung
der vorliegenden Daten in symboli-sche Zeitreihen. Hierzu wird ein mehrstufiges Verfahren
entwickelt das die Repräsentation unterschiedlicher Merkmale auf unterschiedlichen
Abstraktionsebenen erlaubt. Zur Analyse der symbolischen Zeitreihen wird ein bestehender Data
Mining-Algorithmus (Multi-Stream Dependency Detection) erweitert. Das resultierende Verfahren
ermöglicht die Suche nach Abhängigkeiten zwischen verschiedenen symbolischen Zeitreihen (Multi
Input Multi Output-Modell) in vorgegebenen jedoch frei wählbaren Zeitintervallen. Zur
effektiven Verhaltenssimulation des betrachteten dynamischen Systems mit Hilfe der erkannten
Abhängigkeitsbeziehungen auf der numerischen Ebene wird die Modellstruktur t-Fuzzy-System
hergeleitet die die explizite Repräsentation von Zeitverzögerungen insbe-sondere Totzeiten
in Fuzzy-Regeln ermöglicht.
