Séries temporais

Séries temporais. Identificação de modelos ARIMA. Método de Box-Jenkins

Discriminação de pastagem plantada por meio da classificação supervisionada das séries multitemporais de EVI-2 na transição Pantanal-Cerrado.

Dada a alta demanda pela espacialização das áreas de pastagens plantadas e a eficiência da classificação supervisionada de séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução (De Paula, 2013), objetivou-se discriminar e gerar mapa de pastagens plantadas por meio da classificação supervisionada utilizando o classificador máxima verossimilhança (MaxVer) aplicado à séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução espacial

Análise harmônica de séries temporais de imagens de satélite para identificação de atividades agrícolas: um estudo de caso de imagens NDVI/MODIS na região de Ribeirão Preto.

Análise harmônica de séries temporais; obtenção e análise de séries temporais; composição de séries temporais de imagens de satélite; metodologias para análise de séries temporais; análise harmônica (Fourier) de séries temporaisbitstream/item/101899/1/DC-2270.pd

TSPO: an autoML approach to time series forecasting

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced AnalyticsTime series forecasting is an essential tool in many fields. In recent years, machine learning has gained popularity as an appropriate tool for time series forecasting. When employing machine learning algorithms, it is necessary to optimise a machine learning pipeline, which is a tedious manual effort and requires time series analysis and machine learning expertise. AutoML (automatic machine learning) is a sub-field of machine learning research that addresses this issue by providing integrated systems that automatically find machine learning pipelines. However, none of the available open-source tools is yet explicitly designed for time series forecasting. The proposed system TSPO (Time Series Pipeline Optimisation) aims at providing an autoML tool specifically designed to solve time series forecasting tasks to give non-experts the capability to employ machine learning strategies for time series forecasting. The system utilises a genetic algorithm to find an appropriate set of time series features, machine learning models and a set of suitable hyper-parameters. The optimisation objective is defined as minimising the obtained error, which is measured with a time series variant of k-fold cross-validation. TSPO outperformed the official machine learning benchmarks of the M4-Competition in 9 out of 12 randomly selected time series. TSPO captured the characteristics of all analysed time series consistently better compared to the benchmarks. The results indicate that TSPO is capable of producing robust and accurate forecasts without any human input.A previsão de séries temporais é uma importante ferramenta em muitas disciplinas. Nos últimos anos, a aprendizagem automática ganhou popularidade como ferramenta apropriada para a previsão de séries temporais. Ao utilizar algoritmos de aprendizagem automática, é necessário otimizar pipelines de aprendizagem automática, que é um esforço manual, tedioso e que requer experiência na área. O AutoML (aprendizagem automática automatizada) é um subcampo de aprendizagem automática que aborda esse problema, fornecendo sistemas integrados que encontram automaticamente pipelines de aprendizagem automática. No entanto, nenhuma das ferramentas de código aberto disponíveis é explicitamente destinada à previsão de séries temporais. O sistema proposto TSPO (Time Series Pipeline Optimisation) visa fornecer uma ferramenta de aprendizagem automática projetada especificamente para resolver problemas de previsão de séries temporais. Dando a não especialistas a capacidade de utilizar estratégias de aprendizagem automática para previsão de séries temporais. O sistema utiliza um algoritmo genético para encontrar um conjunto apropriado de pipelines de séries temporais, modelos de aprendizagem automática e um conjunto de hiperparâmetros adequados. O objetivo da otimização é definido como a minimização do erro obtido, medido com uma variante da validação cruzada k-fold aplicada a séries temporais. O TSPO superou os benchmarks oficiais de aprendizagem automática da competição M4 em 9 das 12 séries temporais aleatoriamente selecionadas. Além disso o TSPO capturou as características de todas as séries temporais analisadas melhor que os benchmarks. Os resultados indicam que o TSPO é capaz de produzir previsões robustas e precisas sem qualquer contribuição humana

Modelação de séries temporais longas de variáveis hidrológicas. O caso do rio Danúbio

Este estudo desenrolou-se no âmbito de uma bolsa FCT de Iniciação à Investigação (BIC) do Programa Estratégico UID/MAT/00013/2013, tendo como principal objetivo a modelação e identificação de tendências em séries temporais longas, focando-se no caso de variáveis hidrológicas observadas no rio Danúbio. Os dados analisados dizem respeito a valores de descargas de água, recolhidos diariamente e anualmente, entre o ano de 1931 e o ano de 1990, em três locais distintos: Achleiten, Bratislava e Viena. Os dados recolhidos diariamente são relativos a médias diárias, por sua vez os dados recolhidos anualmente são relativos a máximos anuais da descarga de água. Para além de serem analisadas séries temporais diárias e anuais, foram tidas em conta séries temporais resultantes de agregação mensal e trimestral. Os principais métodos de análise adotados incluíram a análise das funções empíricas de auto-correlação total e parcial, funções de correlação cruzada, tendo-se posteriormente recorrido à modelação SARIMA e ARMAX, e a métodos de análise de tendência.Sociedade Portuguesa de Estatística financiou participação no congresso de um dos autores.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Detecção de correlação e causalidade em séries temporais não categóricas

Dissertação de Mestrado em Engenharia InformáticaAs séries temporais estão presentes em múltiplos domínios do nosso quotidiano – áreas tão distintas como a astronomia, geofísica, economia, medicina, entre outras. As tecnologias de informação actuais têm a capacidade de gerar grandes quantidades de dados, representando séries temporais. Para extrair informação, e consequentemente gerar conhecimento, a partir de uma quantidade tão vasta de dados, torna-se necessário recorrer a técnicas para automatizar a análise destes dados de uma forma exequível e eficiente. Com esta tese pretende-se contribuir especificamente para a análise de séries temporais não categóricas, mais concretamente de valores numéricos reais, com um conjunto de ferramentas que auxiliem na detecção de correlações entre múltiplas séries temporais e na detecção de possíveis periodicidades existentes. Para além dos métodos conhecidos de correlação, desenvolveu-se uma variante aplicada à detecção de picos nas séries de modo a lidar com determinados tipos de parâmetros, com resultados muito positivos. No âmbito da tese, foi também desenvolvida uma metodologia de modo a determinar relações de causalidade entre variáveis. Esta permite detectar situações de causa-efeito a partir de séries temporais não categóricas. Esta dissertação fica assim a focar duas partes; uma onde se aborda o tema da correlação entre séries temporais, e outra onde se trata da questão da causalidade existente entre elas. Como caso de estudo, utilizou-se o domínio da astrofísica solar, analisando séries temporais provenientes de parâmetros solares. Não obstante, manteve-se o objectivo de os métodos e ferramentas resultantes poderem ser aplicados a qualquer domínio expresso em séries temporais, pelo que não foram introduzidos nos algoritmos factores relativos a domínios específicos

Indicativo de pastagens plantadas em processo de degradação no bioma Cerrado.

O objetivo foi realizar o mapeamento apresentando o indicativo de pastagens plantadas em processo de degradação no bioma Cerrado a partir de séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation

Análise colaborativa de grandes conjuntos de séries temporais

The recent expansion of metrification on a daily basis has led to the production of massive quantities of data, and in many cases, these collected metrics are only useful for knowledge building when seen as a full sequence of data ordered by time, which constitutes a time series. To find and interpret meaningful behavioral patterns in time series, a multitude of analysis software tools have been developed. Many of the existing solutions use annotations to enable the curation of a knowledge base that is shared between a group of researchers over a network. However, these tools also lack appropriate mechanisms to handle a high number of concurrent requests and to properly store massive data sets and ontologies, as well as suitable representations for annotated data that are visually interpretable by humans and explorable by automated systems. The goal of the work presented in this dissertation is to iterate on existing time series analysis software and build a platform for the collaborative analysis of massive time series data sets, leveraging state-of-the-art technologies for querying, storing and displaying time series and annotations. A theoretical and domain-agnostic model was proposed to enable the implementation of a distributed, extensible, secure and high-performant architecture that handles various annotation proposals in simultaneous and avoids any data loss from overlapping contributions or unsanctioned changes. Analysts can share annotation projects with peers, restricting a set of collaborators to a smaller scope of analysis and to a limited catalog of annotation semantics. Annotations can express meaning not only over a segment of time, but also over a subset of the series that coexist in the same segment. A novel visual encoding for annotations is proposed, where annotations are rendered as arcs traced only over the affected series’ curves in order to reduce visual clutter. Moreover, the implementation of a full-stack prototype with a reactive web interface was described, directly following the proposed architectural and visualization model while applied to the HVAC domain. The performance of the prototype under different architectural approaches was benchmarked, and the interface was tested in its usability. Overall, the work described in this dissertation contributes with a more versatile, intuitive and scalable time series annotation platform that streamlines the knowledge-discovery workflow.A recente expansão de metrificação diária levou à produção de quantidades massivas de dados, e em muitos casos, estas métricas são úteis para a construção de conhecimento apenas quando vistas como uma sequência de dados ordenada por tempo, o que constitui uma série temporal. Para se encontrar padrões comportamentais significativos em séries temporais, uma grande variedade de software de análise foi desenvolvida. Muitas das soluções existentes utilizam anotações para permitir a curadoria de uma base de conhecimento que é compartilhada entre investigadores em rede. No entanto, estas ferramentas carecem de mecanismos apropriados para lidar com um elevado número de pedidos concorrentes e para armazenar conjuntos massivos de dados e ontologias, assim como também representações apropriadas para dados anotados que são visualmente interpretáveis por seres humanos e exploráveis por sistemas automatizados. O objetivo do trabalho apresentado nesta dissertação é iterar sobre o software de análise de séries temporais existente e construir uma plataforma para a análise colaborativa de grandes conjuntos de séries temporais, utilizando tecnologias estado-de-arte para pesquisar, armazenar e exibir séries temporais e anotações. Um modelo teórico e agnóstico quanto ao domínio foi proposto para permitir a implementação de uma arquitetura distribuída, extensível, segura e de alto desempenho que lida com várias propostas de anotação em simultâneo e evita quaisquer perdas de dados provenientes de contribuições sobrepostas ou alterações não-sancionadas. Os analistas podem compartilhar projetos de anotação com colegas, restringindo um conjunto de colaboradores a uma janela de análise mais pequena e a um catálogo limitado de semântica de anotação. As anotações podem exprimir significado não apenas sobre um intervalo de tempo, mas também sobre um subconjunto das séries que coexistem no mesmo intervalo. Uma nova codificação visual para anotações é proposta, onde as anotações são desenhadas como arcos traçados apenas sobre as curvas de séries afetadas de modo a reduzir o ruído visual. Para além disso, a implementação de um protótipo full-stack com uma interface reativa web foi descrita, seguindo diretamente o modelo de arquitetura e visualização proposto enquanto aplicado ao domínio AVAC. O desempenho do protótipo com diferentes decisões arquiteturais foi avaliado, e a interface foi testada quanto à sua usabilidade. Em geral, o trabalho descrito nesta dissertação contribui com uma abordagem mais versátil, intuitiva e escalável para uma plataforma de anotação sobre séries temporais que simplifica o fluxo de trabalho para a descoberta de conhecimento.Mestrado em Engenharia Informátic

Série temporal de imagens EVI/MODIS para discriminação de formações vegetais do Pantanal.

Séries temporais de imagens EVI do sensor MODIS foram utilizadas para discriminar diferentes vegetações dentro do bioma Pantanal. A classificação se baseia na variação temporal do índice de vegetação, que acompanha os estágios fisiológicos da vegetação, discriminando formações com ciclos distintos. Foi utilizada análise harmônica de Fourier para obter as amplitudes das séries temporais de EVI nas diferentes dimensões de freqüência. Em seguida, aplicou-se classificação não supervisionada nas imagens de amplitude. A metodologia identificou áreas permanentemente inundadas de locais onde a variação anual do EVI é maior, separando áreas de cerrado com vegetação mais densa (cerrado florestado e florestas) de áreas com vegetação menos densa. No entanto, não foi capaz de discriminar o cerrado arbóreo do dominado por vegetação gramíneo-lenhosa. Áreas com agricultura anual, que apresentam grande variação do índice de vegetação ao longo do ano, foram facilmente detectada

Análise Comparativa de Técnicas para a Previsão de Séries Temporias no Contexto de Mercado Financeiros

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.A previsão de Séries Temporais é um importante campo de estudo em Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo. A literatura mostra que para tratar este problema foram utilizadas primeiramente técnicas vindas da econometria como os modelos ARIMA e suas derivações. Com a evolução computacional e os avanços das técnicas de aprendizagem nasceu uma nova abordagem para prever Séries Temporais. A partir disso, é possível utilizar diversas técnicas para realizar as predições e comparar dentre elas qual tem os melhores resultados em cada contexto. Neste trabalho o foco foi em mercados financeiros com Séries Temporais estocásticas. Foi analisada e feita previsões a partir do histórico de variação de preço da empresa de capital aberto com maior participação relativa no índice Bovespa, a Vale (VALE3). Tendo como objetivo a comparação das principais técnicas de predição para Séries Temporais no contexto de mercado financeiro foram realizadas análises qualitativas para compreender o estado da arte sobre predição de Séries Temporais e teorias de previsão nos mercados financeiros. Além disso, foram realizados processos de obtenção, preparação e modelagem para garantir uma padronização dos dados de entrada em cada modelo utilizado. Por fim, foi realizada uma análise comparativa dos resultados dos preditores