Codificación y procesamiento de series temporales multivariantes atendiendo a su estructura temporal

El procesamiento de series temporales, es decir, el análisis de datos con una organización temporal relevante para el problema que se quiere resolver, aparece en múltiples aplicaciones tecnológicas. Lo encontramos por ejemplo en la predicción de indicadores económicos, en el comportamiento de valores biomédicos, en el estudio de la transmisión de enfermedades infecciosas como el COVID-19, o en el análisis del lenguaje de signos. En este trabajo fin de grado se propone el estudio de la influencia de distintos tipos de codificaciones de entrada y técnicas de preprocesamiento de datos en la eficiencia de la clasificación de las series temporales multivariantes. Todo ello se analizará sobre modelos de aprendizaje automático de redes neuronales como redes multicapa, redes recurrentes (RNN) o redes convolucionales (CNN). El estudio utilizará series temporales del lenguaje de signos resultantes de analizar la posición de la mano en distintos instantes de tiempo. Este ejemplo representativo nos permitirá probar distintos modelos y evaluar los resultados de cada uno de ellos. Tras estudiar todas las técnicas propuestas, se pondrán en práctica sobre dos conjuntos de datos correspondientes al lenguaje de signos. Se analizarán los resultados con el fin de indicar qué codificaciones, técnicas de procesamiento de datos y modelos de redes neuronales mejoran la representación de la estructura temporal, con el fin de obtener una mayor precisión en la clasificación de series temporales multivariantes. Además, se pondrá de manifiesto la relevancia de las series temporales en el campo de la inteligencia artificial y cuáles son las posibles aplicaciones que se pueden derivar de este estudio

Learning Shapelet Patterns from Network-Based Time Series

© 2005-2012 IEEE. This paper formulates the problem of learning discriminative features (i.e., segments) from networked time-series data, considering the linked information among time series. For example, social network users are considered to be social sensors that continuously generate social signals represented as a time series. The discriminative segments are often referred to as shapelets in a time series. Extracting shapelets for time-series analysis has been widely studied. However, existing works on shapelet selection assume that the time series are independent and identically distributed. This assumption restricts their applications to social networked time-series analysis since a user's actions can be correlated to his/her social affiliations. In this paper, we propose a novel network regularized least squares (NetRLS) feature selection model that combines typical time-series data and user network data for analysis. Experiments on real-world Twitter, Weibo, and DBLP networked time-series data demonstrate the performance of the proposed method. NetRLS performs better than the representative baselines on four evaluation criteria, namely classification accuracy, area under the curve (AUC), F1-score, and statistical significance analysis. NetRLS also has competitive running time as the baselines