| Processo: | 18/10652-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação |
| Pesquisador responsável: | Rodrigo Fernandes de Mello |
| Beneficiário: | Lucas de Carvalho Pagliosa |
| Supervisor: | Alexandru-Cristian Telea |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Groningen, Holanda |
| Vinculado à bolsa: | 15/22406-4 - Otimização de reconstrução do espaço-fase de séries temporais, BP.DR |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Predição Visualização Sistemas dinâmicos Análise de séries temporais |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Espaço fase | Predição | Projeção Multidimensional | Séries Temporais | sistemas dinâmicos | Visualização | Aprendizado de Máquina |
Resumo A análise de dados tem motivado novos métodos para encontrar padrões, clusters e outliers em diferentes cenários e condições. No contexto de dados que evoluem ao longo do tempo, também referidos como séries temporais ou fluxos de dados, as soluções derivadas de áreas como Sistemas Dinâmicos e Estatística (DSS) ganharam atenção especial na literatura. No entanto, o ferramental de DSS geralmente não é aplicada/combinada com outras áreas no contexto estudado. Com base nesta desvantagem, propomos um método exploratório para auxiliar a análise de séries temporais combinando abordagens DSS com metáforas de visualização para responder a questões típicas de uma forma mais eficaz e eficiente. Mais do que apenas fornecer uma aplicação mais fácil de usar, entendemos que a visualização pode agregar valor a area de DSS, revelando informações adicionais sobre os dados. Com o nosso método proposto, o Visual DSS (VDSS), pode-se determinar a natureza em série (determinística, caótica, estacionária, etc.), prever observações nunca vistas e prosseguir com classificações. Mais precisamente, este projeto tem três linhas de pesquisa. Primeiro, pretendemos melhorar a forma como se pode explorar visualmente semelhanças e atributos de séries temporais. Para isso, consideramos uma metáfora baseada em agrupamento hierárquico e CRQA. Segundo, correlacionamos os atributos de espaços fase e séries temporais através do uso de metáforas involvendo projeções multidimensionais, RadViz e coordenadas paralelas. Finalmente, investigamos o quanto a redução de dimensionalidade afeta a precisão de previsão depois de aplicar o teorema de mergulho de Takens. | |
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