Vorhersage des Energieertrags von Windkraftanlagen mittels probabilistischer neuronaler Netze

Der Autor legt umfassend dar, wie mit Hilfe probalisierter neuronaler Netzwerke eine sichere Vorhersage des Energieertrages von Windkraftanlagen berechnet werden kann. Die Grundlagen bilden die phsikalische und die nimerische Modellierung. Alle wesentlichen Einflußfaktoren auf die Windleistung und die jeweils gültigen Daten sind berücksichtigt.