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Time series analysis and modeling based on fuzzy rules the school of eletrical and computer engineering
Orientadores: Secundino Soares Filho, Rosangela BalliniTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho propõe uma metodologia baseada em regras nebulosas para a modelagem e previsão de séries temporais. Inicialmente, os dados são pré-processados para, a seguir, ocorrer a seleção de variáveis que serão utilizadas pelos modelos de série temporal. Para essa finalidade, nesta tese propõe-se um conjunto de aproximações necessárias para o cálculo do critério de informação mútua parcial, o qual é a base para o algoritmo de seleção de entradas utilizado. A próxima etapa corresponde à determinação da estrutura do modelo e ajuste dos parâmetros. Com o intuito de definir de forma automática a estrutura do modelo, de forma simultânea ao ajuste dos parâmetros, dois algoritmos de aprendizado construtivo - offiine e online são propostos. Ambos os algoritmos utilizam como base para o seu desenvolvimento o algoritmo da maximização da verossimilhança, assim como critérios de geração e punição (ou poda) de regras nebulosas. Finalmente, o modelo obtido é validado e aplicado .na previsão de um e vários passos à frente. Análises comparativas são apresentadas utilizando séries temporais sintéticas e de problemas reais. Os resultados mostram que as propostas deste trabalho são uma alternativa eficiente para a modelagem e previsão de séries temporaisAbstract: This work presents a methodology for time series modeling and forecasting. First, the methodology considers the data pre-processing and the system identification, which implies on the selection of a suitable set of input variables for modeling the time series. In order to achieve this task, this work proposes an algorithm for input selection and a set of approximations that are necessary for estimating the partia! mutual information criterion, which is the base of the algorithm used at this stage. Then, the mo deI is built and adjusted. With the aim of performing an automatic structure selection and parameters adjustment simultaneously, this thesis proposes two constructive learning algorithms, namely ofRine and online. These algorithms are based on the Expectation Maximization optimization technique, as well as on adding and pruning operators of fuzzy rules that are also proposed in this work. Finally, models are validated and applied to one-step ahead and multi-step ahead forecasting. Comparative analysis using synthetic and real time series are detailed. The results show the adequate performance of the proposed approach and presents it as a promising alternative for time series modeling and forecastingDoutoradoEnergia EletricaDoutor em Engenharia Elétric
Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingenierÃa
El propósito de esta Tesis Doctoral es proponer una alternativa viable a la aproximación de
modelos y procesos en el ámbito cientÃfico y, más concretamente, en aplicaciones complejas de
bioingenierÃa, en las cuales es imposible o muy costoso encontrar una relación directa entre
las señales de entrada y de salida mediante modelos matemáticos sencillos o aproximaciones
estadÃsticas.
Del mismo modo, es interesante lograr una compactación de los datos que necesita un
modelo para conseguir una predicción o clasificación en un tiempo y con un coste de implementación
mÃnimos. Un modelo puede ser simplificado en gran medida al reducir el número
de entradas o realizar operaciones matemáticas sobre éstas para transformarlas en nuevas
variables.
En muchos problemas de regresión (aproximación de funciones), clasificación y optimización,
en general se hace uso de las nuevas metodologÃas basadas en la inteligencia artificial. La inteligencia
artificial es una rama de las ciencias de la computación que busca automatizar la
capacidad de un sistema para responder a los estÃmulos que recibe y proponer salidas adecuadas
y racionales. Esto se produce gracias a un proceso de aprendizaje, mediante el cual
se presentan ciertas muestras o �ejemplos� al modelo y sus correspondientes salidas y éste
aprende a proponer las salidas correspondientes a nuevos estÃmulos que no ha visto previamente.
Esto se denomina aprendizaje supervisado. También puede darse el caso de que tal
modelo asocie las entradas con caracterÃsticas similares entre sà para obtener una clasificación
de las muestras de entrada sin necesidad de un patrón de salida. Este modelo de aprendizaje
se denomina no supervisado.
El principal exponente de la aplicación de la inteligencia artificial para aproximación de
funciones y clasificación son las redes neuronales artificiales. Se trata de modelos que han
demostrado sobradamente sus ventajas en el ámbito del modelado estadÃstico y de la predicción
frente a otros métodos clásicos.
NMateo Jiménez, F. (2012). Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingenierÃa [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16702Palanci
Mutual information and gamma test for input selection
Abstract. In this paper, input selection is performed using two different approaches. The first approach is based on the Gamma test. This test estimates the mean square error (MSE) that can be achieved without overfitting. The best set of inputs is the one that minimises the result of the Gamma test. The second method estimates the Mutual Information between a set of inputs and the output. The best set of inputs is the one that maximises the Mutual Information. Both methods are applied for the selection of the inputs for function approximation and time series prediction problems.