Comparison of Data-Driven Reconstruction Methods for Fault Detection

International audienc

Pénzügyi idősorok hiányzó adatainak kezelése : afrikai devizaárfolyamok példáján

A tanulmány célja a pénzügyi idősorokban megjelenő adathiányok kezelésére alkalmazott főbb eljárások összehasonlítása, azok momentumokra, volatilitás-modellezésre és Value-at-Risk jelzésekre gyakorolt hatásain keresztül. Tekintettel arra, hogy a hiányzó adatok kezelését elsősorban kérdőíves lekérdezésekből származó adathiányok esetében tárgyalja a szakirodalom elsődlegesen, szükséges a pénzügyi idősorokon történő összehasonlításuk. A szerzők a listaszerű adattörlést, átlaggal pótlást és a likelihood-becsléseken alapuló általános várakozásmaximalizációs eljárásokat hasonlítják össze napi záró devizás idősorokon. A vizsgált minta az afrikai lebegő devizákat tartalmazza 2000. március 8. és 2015. március 6. között dollárban denominálva, kiegészítve az euróval és az ahhoz kötött CFA frankkal. Az elvégzett számítások eredményei alapján az EM-eljárás alkalmazását nem javasolják, annak a volatilitásra, korrelációra és extrém elmozdulásokra gyakorolt hatásai miatt

Reconstruction of missing data in multidimensional time series by fuzzy similarity

International audienceThe present work addresses the problem of missing data in multidimensional time series such as those collected during operational transients in industrial plants. We propose a novel method for missing data reconstruction based on three main steps: (1) computing a fuzzy similarity measure between a segment of the time series containing the missing data and segments of reference time series; (2) assigning a weight to each reference segment; (3) reconstructing the missing values as a weighted average of the reference segments. The performance of the proposed method is compared with that of an Auto Associative Kernel Regression (AAKR) method on an artificial case study and a real industrial application regarding shutdown transients of a Nuclear Power Plant (NPP) turbine