Verwendung von Künstlicher Intelligenz zur Vorhersage von Murgängen

Eine Bachelorarbeit am Institut für Geographie der Leopold-Franzens-Universität Innsbruck im Rahmen des SE Seminars im Sommersemester 2023.

Autor

Tscholl Jonas
Matrikelnr.: 12026027
E-Mail: jonas.tscholl@uibk.ac.at

Abgabe

Datum: tbd

Betreuerin

Mag. Dr. Gertraud Meißl

Inhaltsverzeichnis

• Abbildungsverzeichnis IV
• 1 Einführung 1
• 2 Theoretischer Hintergrund 2
  • 2.1 Dispositionsanalyse 2
  • 2.2 Murgang als geomorphologischer Prozess 3
    • 2.2.1 Materialeigenschaften 5
    • 2.2.2 Aufbau einer Mure 5
    • 2.2.3 Auslösefaktoren 6
  • 2.3 Niederschlagsschwellenwerte zur Vorhersage der Auslösung von Murgängen 6
    • 2.3.1 Physikalische Schwellenwertmodelle 7
    • 2.3.2 Empirische Schwellenwertmodelle 7
    • 2.3.3 Kritik 9
  • 2.4 Künstliche Intelligenz 9
    • 2.4.1 (Un-)supervised Learning 10
    • 2.4.2 Machine Learning 10
    • 2.4.3 Deep Learning 11
• 3 Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Vorhersage der Auslösung von Murgängen 11
  • 3.1 Evaluationsmethoden 11
  • 3.2 Aktuell besprochene Methoden 13
    • 3.2.1 Genetische Algorithmus 13
    • 3.2.2 Random Forest 15
    • 3.2.3 Naϊve Bayes/Bayes’sches Netzwerk 19
    • 3.2.4 Künstliche Neuronale Netze 22
• 4 Diskussion 24
  • 4.1 Vergleich der verschiedenen KI-Methoden 24
  • 4.2 Gegenüberstellung: Künstliche Intelligenz und Schwellenwerten zur Vorhersage von Murgängen 26
  • 4.3 Probleme bei der Verwendung von Künstlicher Intelligenz 27
• 5 Fazit 28
• 6 Anhang 29
• 7 Literaturverzeichnis 30