Techn. Hochsch., Diss., 2005--Aachen.

University, Diss., 2005--Heidelberg.

Sales forecasts are an essential determinant of operational planning in entrepreneurial organizations. However, in China, as in other emerging markets, monthly sales forecasts are particularly challenging for multinational automotive enterprises and suppliers. A chief reason for this is that conventional approaches to sales forecasting often fail to capture the underlying market dynamics. To that end, this dissertation investigates the application of Artificial Neural Networks with an implemented backpropagation algorithm as a more “unconventional” sales forecasting method. A key element of statistical modelling is the selection of superior leading indicators. These indicators were collected as part of the researcher’s expert interviews with multinational enterprises and state associations in China. The economic plausibility of all specified indicators is critically explored in qualitative-quantitative pre-selection procedures. The overall objective of the present study was to improve the accuracy of monthly sales forecasts in the Chinese automotive market. This objective was achieved by showing that the forecasting error could be lowered to a new benchmark of less than 10% in an out-of-sample forecasting application. / Absatzprognosen sind ein zentraler Bestandteil der operativen Unternehmensplanung. In China, wie auch in anderen Schwellenländern, stellen vor allem monatliche Prognosen jedoch eine besondere Herausforderung für multinationale Automobilhersteller und deren Zulieferer dar. Ein Grund hierfür ist, dass konventionelle Prognoseverfahren der außergewöhnlich hohen Marktdynamik nicht ausreichend gerecht werden. In der vorliegenden Dissertationsschrift werden Künstliche Neuronale Netze mit integriertem Backpropagation-Algorithmus als alternatives Marktprognoseverfahren eingehend beleuchtet. Erprobt vor allem in hochvolatilen Finanzmarktanwendungen ist diese Form künstlicher Intelligenz imstande, hochkomplexe Zusammenhänge zu entschlüsseln und selbständig aus Prognosefehlern zu lernen. Ein Kernelement der statistischen Modellierung ist die Auswahl von geeigneten Frühwarnindikatoren, die unter anderem durch Experteninterviews in chinesischer Sprache bei Regierungsablegern erhoben wurden. Die ökonomische Plausibilität der genannten Indikatoren wird in qualitativ-quantitativen Vorauswahlverfahren kritisch reflektiert. Grundlegendes Ziel des Forschungsprojektes war es, die Güte der monatlichen Absatzprognosen im chinesischen Automobilmarkt zu verbessern. Dieses Ziel konnte mit Unterschreitung der entscheidenden 10%-Prognosefehlerschwelle im Validierungsdatensatz erreicht werden.

Die modellprädiktive Regelung (MPC) hat sich in vielen industriellen Anwendungen bewährt. Ein Nachteil ist jedoch der hohe Rechenaufwand, bedingt durch die erforderliche Lösung eines Optimierungsproblems in jedem Abtastschritt. In diesem Beitrag wird die entworfene MPC daher durch ein neuronales Netz approximiert. Als neuronales Netz wird ein Multi-Layer-Perceptron (MLP) verwendet. Mit dem trainierten MLP sind nur noch Matrix-Vektor-Multiplikationen erforderlich, die effizient berechnet werden können. Das trainierte MLP wird in C++ Code übersetzt und durch einen Industrie- PC ausgeführt. Am akademischen Beispiel einer Wippenwinkel-Regelung wird die Funktionsfähigkeit und der geringere Rechenbedarf demonstriert.

Overlay networks establish logical connections between users on top of the physical network. While randomly connected overlay networks provide only a best effort service, a new generation of structured overlay systems based on Distributed Hash Tables (DHTs) was proposed by the research community. However, there is still a lack of understanding the performance of such DHTs. Additionally, those architectures are highly distributed and therefore appear as a black box to the operator. Yet an operator does not want to lose control over his system and needs to be able to continuously observe and examine its current state at runtime. This work addresses both problems and shows how the solutions can be combined into a more self-organizing overlay concept. At first, we evaluate the performance of structured overlay networks under different aspects and thereby illuminate in how far such architectures are able to support carrier-grade applications. Secondly, to enable operators to monitor and understand their deployed system in more detail, we introduce both active as well as passive methods to gather information about the current state of the overlay network. / Unter einem Overlay Netz versteht man den Zusammenschluss mehrerer Komponenten zu einer logischen Topologie, die auf einer existierenden physikalischen Infrastruktur aufsetzt. Da zufällige Verbindungen zwischen den einzelnen Teilnehmern aber sehr ineffizient sind, wurden strukturierte Overlay Netze entworfen, bei denen die Beziehungen zwischen den einzelnen Teilnehmern fest vorgeschrieben sind. Solche strukturierten Mechanismen versprechen zwar ein großes Potential, dieses wurde aber noch nicht ausreichend untersucht bzw. wissenschaftlich nachgewiesen. In dieser Arbeit wird mit mathematischen Methoden und ereignisorientierter Simulation die Leistungsfähigkeit von strukturierten Overlay Netzen untersucht. Da diese stark von der aktuellen Situation im Overlay abhängt, entwickeln wir Methoden, mit denen sich sowohl passiv, als auch aktiv, wichtige Systemparameter zur Laufzeit abschätzen bzw. messen lassen. Zusammen führen die vorgeschlagenen Methoden zu selbstorganisierenden Mechanismen, die den aktuellen Zustand des Overlays überwachen, diesen bewerten und sich gegebenenfalls automatisch an die aktuellen Verhältnisse anpassen

In future telecommunication systems, we observe an increasing diversity of access networks. The separation of transport services and applications or services leads to multi-network services, i.e., a future service has to work transparently to the underlying network infrastructure. Multi-network services with edge-based intelligence, like P2P file sharing or the Skype VoIP service, impose new traffic control paradigms on the future Internet. Such services adapt the amount of consumed bandwidth to reach different goals. A selfish behavior tries to keep the QoE of a single user above a certain level. Skype, for instance, repeats voice samples depending on the perceived end-to-end loss. From the viewpoint of a single user, the replication of voice data overcomes the degradation caused by packet loss and enables to maintain a certain QoE. The cost for this achievement is a higher amount of consumed bandwidth. However, if the packet loss is caused by congestion in the network, this additionally required bandwidth even worsens the network situation. Altruistic behavior, on the other side, would reduce the bandwidth consumption in such a way that the pressure on the network is released and thus the overall network performance is improved. In this monograph, we analyzed the impact of the overlay, P2P, and QoE paradigms in future Internet applications and the interactions from the observing user behavior. The shift of intelligence toward the edge is accompanied by a change in the emerging user behavior and traffic profile, as well as a change from multi-service networks to multi-networks services. In addition, edge-based intelligence may lead to a higher dynamics in the network topology, since the applications are often controlled by an overlay network, which can rapidly change in size and structure as new nodes can leave or join the overlay network in an entirely distributed manner. As a result, we found that the performance evaluation of such services provides new challenges, since novel key performance factors have to be first identified, like pollution of P2P systems, and appropriate models of the emerging user behavior are required, e.g. taking into account user impatience. As common denominator of the presented studies in this work, we focus on a user-centric view when evaluating the performance of future Internet applications. For a subscriber of a certain application or service, the perceived quality expressed as QoE will be the major criterion of the user's satisfaction with the network and service providers. We selected three different case studies and characterized the application's performance from the end user's point of view. Those are (1) cooperation in mobile P2P file sharing networks, (2) modeling of online TV recording services, and (3) QoE of edge-based VoIP applications. The user-centric approach facilitates the development of new mechanisms to overcome problems arising from the changing user behavior. An example is the proposed CycPriM cooperation strategy, which copes with selfish user behavior in mobile P2P file sharing system. An adequate mechanism has also been shown to be efficient in a heterogeneous B3G network with mobile users conducting vertical handovers between different wireless access technologies. The consideration of the user behavior and the user perceived quality guides to an appropriate modeling of future Internet applications. In the case of the online TV recording service, this enables the comparison between different technical realizations of the system, e.g. using server clusters or P2P technology, to properly dimension the installed network elements and to assess the costs for service providers. Technologies like P2P help to overcome phenomena like flash crowds and improve scalability compared to server clusters, which may get overloaded in such situations. Nevertheless, P2P technology invokes additional challenges and different user behavior to that seen in traditional client/server systems. Beside the willingness to share files and the churn of users, peers may be malicious and offer fake contents to disturb the data dissemination. Finally, the understanding and the quantification of QoE with respect to QoS degradations permits designing sophisticated edge-based applications. To this end, we identified and formulated the IQX hypothesis as an exponential interdependency between QoE and QoS parameters, which we validated for different examples. The appropriate modeling of the emerging user behavior taking into account the user's perceived quality and its interactions with the overlay and P2P paradigm will finally help to design future Internet applications. / Applikationen im heutigen Internet werden immer mehr durch intelligente Endknoten bereitgestellt, deren Kommunikation in logischen, virtuellen Netzwerken, (Overlays) realisiert wird. Die verstärkte Diensterbringung durch solche Overlays, wie zum Beispiel bei Peer-to-Peer Dateitauschbörsen oder Telefonie über das Internet, wird durch einen Paradigmenwechsel von Multi-Service Networks zu Multi-Network Services beschrieben. Während in einem Multi-Service Network verschiedene Dienste innerhalb eines Netzes angeboten werden, beschreibt ein Multi-Network Service die Diensterbringung über verschiedene Netze und Netzzugangstechnologien, wie es im Internet der Fall ist. Dadurch kann die technische Güte des Telekommunikationsdienstes (Quality of Service, QoS) nicht mehr die alleinige Metrik für die Qualität eines Dienstes sein. Stattdessen ist die vom Nutzer erfahrene Dienstgüte (User Perceived Quality of Experience, QoE) zu betrachten. Diese QoE muss entsprechend modelliert werden, um die Performanz von heutigen oder auch zukünftigen Internetapplikationen zu beurteilen. Die Berücksichtigung der QoE beinhaltet unter anderem auch neuartige Verhaltensweisen der Teilnehmer, die ebenfalls modelliert werden müssen. Ein Beispiel ist der Dienstabbruch durch ungeduldige Nutzer beim Herunterladen von Filmen oder bei nicht ausreichender Qualität bei Internet-Telefonie. Durch die Verschiebung der Intelligenz von Applikationen in Richtung Endknoten entstehen neu aufkommende Verhaltensweisen der Teilnehmer und sich ändernde Charakteristika des Netzwerkverkehrs, die sie von klassischen Client-Server-Anwendungen unterscheiden. Beispiele hierfür sind egoistisches oder altruistisches Nutzerverhalten bei der Einbringung von Endnutzer-Ressourcen zur Diensterbringung oder auch bösartiges Nutzerverhalten bei der gezielten Störung eines Dienstes (Pollution). In beiden Fällen sind die zeitdynamischen Verhaltensmuster (Churn, Flash Crowds) zu berücksichtigen. Um die ausgedehnten Overlay. Netze zu planen und zu evaluieren, sind überdies auch neue Leistungsbewertungsmodelle notwendig, damit zum Beispiel die Simulation skaliert oder aber auch zeitdynamische Nutzerverhalten in analytischen Modellen abgebildet wird. Diese Doktorarbeit arbeitet diese Aspekte an drei Anwendungsbeispielen auf: Verteilernetz für Dateiinhalte (Content Distribution Network), Netzwerk-basierte Videorekorder (Online TV Recorder) und Sprachtelefonie über P2P (VoP2P). Die Ergebnisse und Untersuchungen dieser Arbeit gliedern sich entsprechend dieser Anwendungsbeispiele.

Gemeinsamer Workshop von Universitaetsrechenzentrum und Professur Rechnernetze und verteilte Systeme der Fakultaet fuer Informatik der TU Chemnitz. Vortraege zu verschiedenen Themen der Entwicklung der Informatik und zu Technologien im Rechenzentrum einer Universitaet

Jede Übertragung von Elektroenergie ist mit Verlusten verbunden, wobei diese Verlustenergie in Wärme umgewandelt wird. Knapper werdende Ressourcen, steigende Energiepreise und nicht zuletzt der Marktdruck auf Energieversorger und Netzbetreiber durch die Liberalisierung des Strommarktes zwingen zum verantwortungsvollen Umgang mit Elektroenergie und damit zur Reduzierung der Verluste. Um das zu erreichen, ist zunächst die möglichst genaue Kenntnis über die Höhe der Verluste erforderlich. Stromhandel, Berechnung der Netznutzungsentgelte, Kraftwerksmanagement und Netzplanung sind weitere Bereiche, die das Wissen um die Höhe der Netzverluste erfordern. / Transmission and distribution of electric energy causes losses. This losses are changed into heat energy. Decreasing resources, increasing prices and pressure on distributor and provider because of the liberalisation of the energy market enforce responsible handling of electric energy and reducing losses. To achieve this aim it is necessary to know the level of this losses. For energy-trading, calculation of fees for network access, power station management and planning of networks this knowledge is essential as well.

Zugl.: Berlin, Techn. Univ., Diss., 2006

Zugl.: Ilmenau, Techn. University, Diss., 2007.