Vorraussage von Werten(Neuronale Netzte?)

[nuclear]

Hallo zusammen,
ich habe in Programm geschrieben, welches in belibigen Intervallen veschiedene Daten abfragt. In dem aktuellen Fall sind dies einige Wetterdaten aus Stationen in meiner Nähe. Diese werden nun nach markannten Stellen durchsucht und mit vorherigen Werten abgeglichen um so eine Prognose erstellen zu können. Dies klappt zwar auch schon recht ordentlich (ca 70-80% Treffengenauigkeit was die grobe Entwicklung betrifft), jedoch bin ich mit dem Programm insofern nicht zufrieden, dass es eine große Menge an Arbeitsspeicher belegt. Mit der aktuellen Datenbank liegt der Verbrauch be ca. 3Gb. Das Problem ist nur, dass mit jeder neuen Abfrage der Speicherverbrauch steigt, da die vorherigen Werte zusammen mit der tatsächlichen Entwicklung wieder der Refferenzdatenbank hinzugefügt wird. Dies ist zwar gut um genauere Prognosen zu erhalten, jedoch habe ich bemerkt das die Genauigkeit mitlerweise nur noch sehr langsam ansteigt, woraufhin ich mich mal genauer mit diesem Zusammenhang beschäftigt habe. Als Ergebniss habe ich herausgefunden, dass die Datenbank wohl mindestens um den Faktor 10 zunehmen muss, bis ich ca. 90% Genauigkeit erreichen werde. Meine Frage ist nun, ob sich der Speicherverbrauch mit neuronalen Netzten verringen lässt. Es wäre ja theoretisch genügent Material da um das NN zu tainieren. Die nächste Frage wäre dann, ob gute Arbeiten über neuronale Netze kennt, wo vllt. auch mal eine Impementation bei ist, da mein Fähigkeiten als Programmierer nicht ausreichent sind um ein NN nur aus theoretischen Überlegungen herraus zu erstellen.
MfG nuclear