Otimização de reconstrução do espaço-fase de séries temporais

Resumo

O aumento na quantidade de dados oriundos das mais diversas fontes tem tornado cada vez mais complexa sua análise e processamento, dificultando a busca por padrões, tendências e ciclos. Dentre os tipos de dados analisados, tem-se especial atenção para com aqueles coletados ao longo do tempo, comumente organizados na forma de séries temporais. Esses dados são provenientes de diferentes fenômenos, sejam eles naturais ou produzidos pela intervenção humana, como temperaturas em uma região do planeta, crescimento populacional ou dados Web. Neste contexto, ferramentas propõem a decomposição de tais séries em componentes estocásticos e determinísticos, a fim de obter modelos mais representativos para ambas partes e permitir análises de maior qualidade. Para dados predominantemente determinísticos, o ramo de Sistemas Dinâmicos propõe a reconstrução do espaço-fase da série temporal, com o objetivo de aplicar uma regressão e obter a regra ou função geradora dos dados. No entanto, métodos atuais para a obtenção do espaço-fase não são confiáveis e robustos para dados ruidosos e/ou caóticos, necessitando de supervisão humana. Esta lacuna motivou o desenvolvimento deste plano de pesquisa de doutorado, que visa projetar um método capaz de estimar, com maior qualidade e robustez, os parâmetros necessários para a reconstrução de um espaço-fase adequado aos dados coletados. Espera-se que tal método seja aplicado tanto sobre dados em lote quanto sobre aqueles continuamente obtidos ao longo do tempo.