Quanten-maschinelle Lernmethoden in der Preisprognose von gebrauchten Baumaschinen
Horst Stühler, Daniel Pranjić
Abstract Im Bausektor ist die präzise Preisvorhersage für gebrauchte Baumaschinen entscheidend, um den Wert von Maschinenbeständen optimal zu nutzen und die Rentabilität zu maximieren. Maschinelles Lernen (ML) bietet eine vielversprechende Lösung, indem es große Datenmengen analysiert und zukünftige Preisentwicklungen prognostiziert. Neuere Entwicklungen im Bereich des Quantencomputing (QC) und des Quanten-Maschinellen-Lernen (QML) versprechen weitere Fortschritte in der Genauigkeit und Effizienz von Vorhersagen. Dieser Artikel untersucht die Methodik und die potenziellen Vorteile quantenbasierter Modelle im Vergleich zu klassischen ML-Verfahren und beleuchtet die Rolle von Support-Vektor-Maschinen (SVM) und Quanten-Support-Vektor-Maschinen (QSVM).
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb•May 20, 2025•1 citation