Classificação e previsão de séries temporais através de redes complexas (2018)
- Authors:
- Autor USP: ANGHINONI, LEANDRO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- Sigla do Departamento: 595
- DOI: 10.11606/D.59.2019.tde-11122018-095106
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; REDES COMPLEXAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Aprendizado de máquina; Classificação de tendência; Community detection; Complex networks; Detecção de comunidades; Machine learning; Previsão de tendência; Redes complexas; Séries temporais; Time series; Trend classification; Trend forecasting
- Language: Português
- Abstract: O estudo de séries temporais para a geração de conhecimento é uma área que vem crescendo em importância e complexidade ao longo da última década, à medida que a quantidade de dados armazenados cresce exponencialmente. Considerando este cenário, novas técnicas de mineração de dados têm sido constantemente desenvolvidas para lidar com esta situação. Neste trabalho é proposto o estudo de séries temporais baseado em suas características topológicas, observadas em uma rede complexa gerada com os dados da série temporal. Especificamente, o objetivo do modelo proposto é criar um algoritmo de detecção de tendências para séries temporais estocásticas baseado em detecção de comunidades e caminhadas nesta mesma rede. O modelo proposto apresenta algumas vantagens em relação à métodos tradicionais, como o número adaptativo de classes, com força mensurável, e uma melhor absorção de ruídos. Resultados experimentais em bases artificiais e reais mostram que o método proposto é capaz de classificar as séries temporais em padrões locais e globais, melhorando a previsibilidade das séries ao se utilizar métodos de aprendizado de máquina para a previsão das classes
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2018
- Data da defesa: 06.11.2018
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ANGHINONI, Leandro. Classificação e previsão de séries temporais através de redes complexas. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.11606/D.59.2019.tde-11122018-095106. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Anghinoni, L. (2018). Classificação e previsão de séries temporais através de redes complexas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://doi.org/10.11606/D.59.2019.tde-11122018-095106 -
NLM
Anghinoni L. Classificação e previsão de séries temporais através de redes complexas [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.11606/D.59.2019.tde-11122018-095106 -
Vancouver
Anghinoni L. Classificação e previsão de séries temporais através de redes complexas [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.11606/D.59.2019.tde-11122018-095106 - Structure characterization of complex networks for machine learning
- TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding
- Analysis of the effectiveness of public health measures on COVID-19 transmission
- Time series trend detection and forecasting using complex network topology analysis
- Characterizing data patterns with core-periphery network modeling
- Time series pattern identification by hierarchical community detection
- Temporal network pattern identification by community modelling
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.59.2019.tde-11122018-095106 (Fonte: oaDOI API)
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