Multidimensional Time Series Modelling for Online Applications

In der Bauakustik werden physikalische Modelle zur Beschreibung der frequenzabhängigen Luft- und Trittschalldämmung verwendet. Daraus stellt sich die Frage, ob diese Modelle die physikalischen Zusammenhänge ausreichend genau beschreiben oder Anpassungen notwendig sind.

Um diese Frage zu beantworten werden entsprechende Messdaten mithilfe von statistischen Methoden analysiert. Beispiele für derartige statistische Methoden sind unter anderem Nichtlineare Regression, gemischte Modelle, Bootstrapping und bayesianische Verfahren. Durch das Zusammenspiel aus physikalischen Annahmen und statistischen Methoden wird eine schrittweise Verbesserung und Validierung der physikalischen Modelle ermöglicht. Herausforderungen sind hierbei unter anderem die vergleichsweise geringe Datenmenge und die hohe Komplexität der physikalischen Modelle. Dadurch ist bei der Wahl der statistischen Methoden und der numerischen Verfahren zur Optimierung darauf zu achten, dass diese auch unter diesen Voraussetzung noch ihre Gültigkeit beibehalten.

Die daraus resultierenden überarbeiteten physikalischen Modelle können wiederum für Schallschutzbezogene Prognosen verwendet werden. Wodurch zum Beispiel im Vorfeld geprüft werden kann wie Dick eine Wand mindestens sein muss um gesetzliche Mindestanforderungen für den Schallschutz mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit einhalten zu können. Womit wiederum das Einsparen von Baumaterial und somit kostengünstigen Bauen ermöglicht werden kann.