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Explorando séries temporais com análises visuais

Processo: 18/10652-9
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2018
Vigência (Término): 30 de setembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
Pesquisador responsável:Rodrigo Fernandes de Mello
Beneficiário:Lucas de Carvalho Pagliosa
Supervisor no Exterior: Alexandru-Cristian Telea
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : 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

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.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PAGLIOSA, LUCAS DE CARVALHO; TELEA, ALEXANDRU C. RadViz++: Improvements on Radial-Based Visualizations. INFORMATICS-BASEL, v. 6, n. 2 JUN 2019. Citações Web of Science: 1.

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