Dissertação

Outlier detection for multivariate time series EVALUATED

Outliers podem ser definidos como observações suspeitas de não terem sido geradas pelos processos subjacentes aos dados. Muitas aplicações exigem uma forma de identificar padrões interessantes ou incomuns em séries temporais multivariadas (STM), no entanto, a maioria dos métodos de deteção concentram-se exclusivamente em séries univariadas, fornecendo aos analistas soluções extenuantes. Propomos um sistema completo de deteção de outliers abrangendo problemas desde o pré-processamento que adota um algoritmo de modelação de redes de Bayes dinâmicas. O mesmo codifica as conectividades inter e intra-temporais ótimas de redes de transição, capazes de identificar dependências condicionais em STM. Um mecanismo de janela deslizante é empregado para capturar gradualmente o score de cada transição de uma STM dado o modelo. Simultaneamente, STM inteiras são avaliadas. Duas estratégias de análise de scores são estudadas para assegurar uma classificação automática de dados anomalos. A abordagem proposta é primeiramente validada através de dados simulados, demonstrando o desempenho do sistema. Comparação com um método de árvore probabilistica de sufixos está disponível exibindo a vantagem da abordagem multivariada proposta. Experiências adicionais são feitas em dados reais, revelando anomalias em cenários distintos, como séries de eletrocardiogramas, dados de taxas de mortalidade e escrita de dígitos. O sistema desenvolvido mostrou-se benéfico na captura de outliers resultantes de contextos temporais, sendo adequado para qualquer cenário que emprega STM. Uma aplicação web de livre acesso, empregando o sistema completo, é disponibilizada em conjunto com um tutorial.
séries temporais multivariadas, detecção de outliers, redes de Bayes dinâmicas, algoritmo de janela deslizante, analise de resultados, aplicação web

Novembro 29, 2018, 11:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Susana de Almeida Mendes Vinga Martins

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Associado

ORIENTADOR

Alexandra Sofia Martins de Carvalho

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar