Time series decomposition using spring system applied on phase spaces (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - EP ; MELLO, RODRIGO FERNANDES DE - ICMC ; DUARTE, FELIPE SIMÕES LAGE GOMES - ICMC
- Unidades: EP; ICMC
- DOI: 10.1109/BRACIS.2018.00093
- Subjects: MODELOS EM SÉRIES TEMPORAIS; PROCESSOS ESTOCÁSTICOS; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2018
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
DUARTE, Felipe Simões Lage Gomes et al. Time series decomposition using spring system applied on phase spaces. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00093. Acesso em: 21 jan. 2026. -
APA
Duarte, F. S. L. G., Rios, R. A., Hruschka, E. R., & Mello, R. F. de. (2018). Time series decomposition using spring system applied on phase spaces. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2018.00093 -
NLM
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Time series decomposition using spring system applied on phase spaces [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00093 -
Vancouver
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Time series decomposition using spring system applied on phase spaces [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00093 - Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey
- Explorando dados provindos da internet em dispositivos móveis: uma abordagem baseada em visualização de informação
- Decomposição de séries temporais preservando o viés determinístico
- An optimization framework for combining ensembles of classifiers and clusterers with applications to nontransductive semisupervised learning and transfer learning
- Competitive learning with pairwise constraints
- EACImpute: an evolutionary algorithm for clustering-based imputation
- An evolutionary algorithm for missing values substitution in classification tasks
- Towards improving cluster-based feature selection with a simplified silhouette filter
- Agrupamento de documentos aplicado à computação forense: uma abordagem para aperfeiçoar análises periciais de computadores
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Informações sobre o DOI: 10.1109/BRACIS.2018.00093 (Fonte: oaDOI API)
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