Versuche, mit linearen autoregressiven Verfahren (AR-Verfahren) Prognosen zu erstellen, ergaben keine befriedigenden Prognoseergebnisse. Es liegt nahe, die klassischen linearen AR- Verfahren mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen nichtlinear zu erweitern. Mein Ziel ist es, die Eignung solcher künstlicher neuronaler Netze für die Prognose des elektrischen Energiebedarfs an Bord von Schiffen zu prüfen. Für diesen Zweck kann eine Toolbox (Neural Network Based System Identification) für Matlab verwendet werden, die von Magnus Nørgaard von der Technical University of Denmark entwickelt und als Freeware zur Verfügung gestellt wurde.