Eine Bachelorarbeit am Institut für Geographie der Leopold-Franzens-Universität Innsbruck im Rahmen des SE Seminars im Sommersemester 2023.
Tscholl Jonas
Matrikelnr.: 12026027
E-Mail: jonas.tscholl@uibk.ac.at
Datum: tbd
Mag. Dr. Gertraud Meißl
- 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