Codificación en random forest para el procesamiento de series temporales
Author
Santos Martín, Ana deAdvisor
Varona Martínez, PabloEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2019-06Subjects
Clasificación de series temporales; Random Forest; Codificación temporal; Informática; MatemáticasEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo mejorar la clasificación de series temporales multivariadas a partir de la selección de una codificación temporal óptima en el algoritmo conocido como Symbolic representation for Multivariate Time Series (SMTS), así como estudiar las dependencias con ciertas características que proporcionan las señales.
Actualmente existen grandes cantidades de datos con numerosa información temporal en multitud de campos, por lo que, las series, tanto univariadas como multivariadas, han ido adquiriendo mucha importancia a lo largo del tiempo. Es por ello que el problema de clasificación es cada vez más complejo, ya que ha aumentado la cantidad de datos a procesar, así como la calidad de los mismos o el uso de ciertos fatores desconocidos que afectan a la evolución temporal.
Uno de los algoritmos propuestos para abordar este problema es el SMTS, el cual permite clasificar las series multivariadas, considerando todos los atributos mencionados de forma simultánea para conseguir extraer la información contenida en las relaciones. A pesar de que este algoritmo consigue porcentajes altos en la clasificación, en este trabajo se tratará de optimizar el rendimiento presentado por el algoritmo para las MTS mediante una propuesta de codificación temporal con Random Forest.
Para conseguir la codificación temporal óptima en este algoritmo, primero se realizará un estudio de los conjuntos de datos de manera individual, con el fin de obtener las características temporales de las señales y de las clases por separado. Tras esto, se explorará el parámetro temporal óptimo para la clasificación en función de cada serie. Esta exploración se realiza con series temporales multivariadas de distinto tipo y estructura temporal.
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