Transformación de series numéricas temporales en secuencias simbólicas

Nicolás Sanz, Enrique (2013). Transformación de series numéricas temporales en secuencias simbólicas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, Facultad de Informática (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Transformación de series numéricas temporales en secuencias simbólicas
Author/s:
  • Nicolás Sanz, Enrique
Contributor/s:
  • Caraça-Valente Hernández, Juan Pedro
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: June 2013
Subjects:
Faculty: Facultad de Informática (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El Trabajo de Fin de Grado aborda el tema del Descubrimiento de Conocimiento en series numéricas temporales, abordando el análisis de las mismas desde el punto de vista de la semántica de las series. La gran mayoría de trabajos realizados hasta la fecha en el campo del análisis de series temporales proponen el análisis numérico de los valores de la serie, lo que permite obtener buenos resultados pero no ofrece la posibilidad de formular las conclusiones de forma que se puedan justificar e interpretar los resultados obtenidos. Por ello, en este trabajo se pretende crear una aplicación que permita realizar el análisis de las series temporales desde un punto de vista cualitativo, en contraposición al tradicional método cuantitativo. De esta forma, quedarán recogidos todos los elementos relevantes de la serie temporal que puedan servir de estudio en un futuro. Para abordar el objetivo propuesto se plantea un mecanismo para extraer de la serie temporal la información que resulta de interés para su análisis. Para poder hacerlo, primero se formaliza el conjunto de comportamientos relevantes del dominio, que serán los símbolos a mostrar en la salida de la aplicación. Así, el método que se ha diseñado e implementado transformará una serie temporal numérica en una secuencia simbólica que recoge toda la semántica de la serie temporal de partida y resulta más intuitiva y fácil de interpretar. Una vez que se dispone de un mecanismo para transformar las series numéricas en secuencias simbólicas, se pueden plantear todas las tareas de análisis sobre dichas secuencias de símbolos. En este trabajo, aunque no se entra en este post-análisis de estas series, sí se plantean distintos campos en los que se puede avanzar en el futuro. Por ejemplo, se podría hacer una medida de la similitud entre dos secuencias simbólicas como punto de partida para la tarea de comparación o la creación de modelos de referencia para análisis posteriores de las series temporales. ---ABSTRACT---This Final-year Project deals with the topic of Knowledge Discovery in numerical time series, addressing time series analysis from the viewpoint of the semantics of the series. Most of the research conducted to date in the field of time series analysis recommends analysing the values of the series numerically. This provides good results but prevents the conclusions from being formulated to allow justification and interpretation of the results. Thus, the purpose of this project is to create an application that allows the analysis of time series, from a qualitative point of view rather than a quantitative one. This way, all the relevant elements of the time series will be gathered for future studies. The design of a mechanism to extract the information that is of interest from the time series is the first step towards achieving the proposed objective. To do this, all the key behaviours in the domain are set, which will be the symbols shown in the output. The designed and implemented method transforms a numerical time series into a symbolic sequence that takes in all the semantics of the original time series and is more intuitive and easier to interpret. Once a mechanism for transforming the numerical series into symbolic sequences is created, the symbolic sequences are ready for analysis. Although this project does not cover a post-analysis of these series, it proposes different fields in which research can be done in the future. For instance, comparing two different sequences to measure the similarities between them, or the creation of reference models for further analysis of time series.

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Item ID: 32625
DC Identifier: http://oa.upm.es/32625/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:32625
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 05 Nov 2014 09:53
Last Modified: 28 Oct 2016 10:05
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