Ich werfe noch einmal die
Regressionsanalyse in den Raum, wobei eine eigene Umsetzung mit Sekundarstufe 1 Mathe und in weniger als ein paar Wochen für eine Einzelperson eher unwahrscheinlich ist. Dennoch ist dies ein Verfahren, dass sich für eine völlig abstrakte Extrapolation rein auf Daten beziehend die besten Werte liefern
kann[1].
Ein weniger komplizierter Weg zu etwas ähnlichem kann evtl. auch so aussehen:
Du nimmst Messwerte aus der Vergangenheit, und trägst sie grafisch in ein Koordinatensystem ein (Freier Speicher, jede Stunde z.B.). Dann schaust du dir den Verlauf an, und vergleichst es mit Verläufen von diversen Standardfunktionen (Parabel, Exponentialfunktion, Gerade, Sinus, etc.). Die ähnlichste Funktion schnappst du dir, und drehst an ihren Parametern so, dass die Funktion wenn sie in das Koordinatensystem eingetragen wird, möglichst überall ausreichend nah an den Messwerten liegt. (Hier und da kann man dann noch weitere Funktionen "aufmodulieren" um das zu verbessern. Bsp.: Eine wellig verlaufende Linie wird wohl besser von etwas der Form "y=a*x+sin(x)" beschrieben, als nur von "y=a*x".) Von da an kannst du Extrapolieren.
Nachteil: Man schätzt eine Schätung -> es ist schon noch irgendwo "Gefummel", und man benötigt Messdaten aus der Vergangenheit. Je mehr desto besser!
So in etwa arbeitet die Regressionsanalyse, nur wird dabei noch die Güte der Schätzung in Zahlen bewertet, man kann Wahrscheinlichkeiten für Wertebereiche ermitteln, und, und das ist die eigentliche Stärke, man kann mehr als nur eine Einflussgröße verwenden (also mehr als wie hier die vergangene Zeit z.B.) - wobei man hier vermutlich schwer weitere in Zahlen ausdrückbare Konditionen finden kann, die die Schätzung wirklich verbessern.
Allerdings habe ich ebenfalls die Erfahrung gemacht, dass es sich gerade bei solchen Problemen herausstellt, dass empirische Modelle (wie von p80286 vorgeschlagen) meistens die Nase deutlich vorne haben, sowohl in Genauigkeit der Vorhersagen, als auch vor allem in der Zeit in der man sie implementiert hat! Und was ist schlimm daran eine Speziallösung zu entwickeln, wenn es nur für einen Kunden ist? Der WILL ja schließlich eine Speziallösung, sonst bräuchte er den TE nicht um sie zu schreiben. Damit komme ich zum Fazit: Du kannst gerne mit diversen mathematischen Verfahren rumtesten, es ist ein total interessantes Themengebiet, aber wenn du eine praktikable Lösung zeitnah zum Kunden tragen willst, dann besorg dir Messwerte und gehe ähnlich wie p80286 vor.
Ich bin ja auch ein Fan von möglichst allgemeinen Lösungen, Mathe insbesondere, und einfach "schönen" Konstrukten. Aber in der "realen Welt" gehts halt darum, dass es klappt, und das nicht erst nächstes Weihnachten. Ich muss mich da aber auch regelmäßig von meinem Chef auf den Teppich runter zerren lassen
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[1] "Kann", da es noch auf die Wahl der Funktionsbasis ankommt, und auch noch auf die Skalierung und Verteilung der Basisdaten.
"When one person suffers from a delusion, it is called insanity. When a million people suffer from a delusion, it is called religion." (Richard Dawkins)