AleaModel ist ein einzigartiges Prognosemodell , speziell für Energieprognosen von AleaSoft entwickelt, das klassische Prognosemodelle übertrifft .

Das AleaModel macht sich die letzten Entwicklungen in Statistik und künstlicher Intelligenz im Bereich der Prognosen zunutze. Es ist ein Hybrid-Modell-Ansatz, der die Vorzüge aus künstlichen neuronalen Netzen, Box-Jenkins-Modellen vom Typ SARIMA und aus multiplen Regressionsmodellen kombiniert. Auf diese Weise  zieht es die Vorzüge aus den jeweiligen Verfahren und überwindet die Einschränkungen, die auftreten, wenn eines der Modelle für sich genutzt wird.

AleaSoft-Model-Word

Das Ergebnis ist ein künstliches neuronales Netz mit einer SARIMA-Modellstruktur, das in der Lage ist, die saisonale Dynamik und den zeitlichen Verlauf zu erfassen und somit die Grenzen der Zeitreihen-Prognosen der klassischen künstlichen neuronalen Netze überschreitet.

Der Einsatz von Schwellenwerten und arithmetisches Transformationen in den Variablen ermöglicht das Einführen von Nichtlinearitäten in der multiplen Variablen-Regression, um den Einfluss und die Korrelationen zwischen ihnen zu bestimmen.

Der Gebrauch eines künstlichen neuronalen Netzes im AleaModel, der sowohl die SARIMA- als auch die Regressionsparameter dynamisch und kontinuierlich anpasst, trägt zu einem  adaptiven Schema bei, das sofort auf Änderungen in der Tendenz der Zeitreihe und den Variablen oder auf Änderungen in den tatsächlichen Daten reagieren kann und somit stets, ohne regelmäßig manuell aktualisiert werden zu müssen, eine aktuelle Prognose bietet.