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Darstellung und Analyse hydrologischer Topologien auf der Basis ...

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4.2 Ausblick 125<br />

Flächen mit hoher Retentionskapazität. Ein adaptiertes HydroNet könnte dabei für die Ausweisung<br />

von Einzelflächen herangezogen werden, <strong>auf</strong> denen Maßnahmen zur Erhöhung des Retentionsvermögens<br />

eine beson<strong>der</strong>e Effizienz entfalten. Die Aktivierungsfunktionen müssten hier zur <strong>Darstellung</strong> <strong>der</strong><br />

Retentionskapazität einzelner Teilflächen herangezogen werden, die in Anlehnung an das präsentierte<br />

Verfahren durch geeignete Abflussmodelle bereitgestellt werden könnten.<br />

Die Gemeinsamkeit all dieser Ansätze besteht in <strong>der</strong> <strong>Darstellung</strong> von lokal <strong>auf</strong> einen betrachteten<br />

Problemstoff wirkenden Prozessen durch Aktivierungsfunktionen in einem neuronalen Netz. Ihre Ermittlung<br />

kann dabei mit Hilfe geeigneter Modelle über die Simulation von Szenarien erfolgen. Topologische<br />

Beziehungen zwischen Einzelflächen, wie sie häufig in Form lateraler Transportprozesse<br />

<strong>auf</strong>treten, können durch gerichtete Kanten nachgebildet werden. Gleiches gilt für Maßnahmen, die<br />

lokal <strong>auf</strong> Einzelflächen wirken. Der Umfang von Maßnahmen <strong>und</strong> lateralem Transport wird durch geeignete<br />

Kantengewichte dargestellt. Die Aggregation aller das Gebiet verlassenden Stoffflüsse erfolgt<br />

schließlich über die Netzwerkausgabe. In dem so konstruierten neuronalen Netz kann das vorgestellte<br />

Lernverfahren schließlich zur gezielten Anpassung von Maßnahmen repräsentierenden Kantengewichten<br />

herangezogen werden, um eine optimierte Verteilung <strong>der</strong> hierbei <strong>auf</strong>zuwendenen Mittel zu<br />

gewährleisten.

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