Show simple item record

Hussein, Hussein Sh.en
Yakunin, Alexey G.en
Хуссейн, Хуссейн Ш.ru_RU
Якунин, Алексей Г.ru_RU
2015-05-29T02:19:01Z
2015-05-29T02:19:01Z
2015-05
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/16802
Periodicity mining is used for predicting trends in time series data. Discovering the rate at which the time series is periodic has always been an obstacle for fully automated periodicity mining. In this paper, a method for detecting the weather temperature series periodicity is proposed. The proposed method, based on DFT, effectively discovered the series periodicity and determined the periodic patterns and their repetition frequencies. Then, the series has been divided into equal time slots based on the pattern repetition frequency. A reference series has been constructed as repetitions for a template pattern, which was constructed from the patterns averages of the original temperature series. The reference series is very useful in temperature series analysis, as the patterns deviations, the future patterns predictions, and the anomalies detections. Experimental results show that the proposed method accurately discovers periodicity rates and periodic patternsen
Выявление периодичности широко используется для предсказания трендов при исследовании вре- менных рядов. Нахождение периода следования всегда представляло определенную проблему в пол- ностью автоматических системах анализа. В данной статье предлагается метод для выделения периодических циклов на графиках изменения температуры окружающей среды. Основанный на дискретном преобразовании Фурье, он эффективно выделяет периодические участки и частоту их повторения. В предлагаемом методе весь временной ряд разбивается на ряд эквидистантных временных интервалов. Опорный ряд восстанавливается в виде серии повторяющихся паттер- нов, форма которых определяется путем усреднения форм интервалов описывающего изменение температуры оригинального ряда. Такой ряд очень полезен для анализа оригинальной серии на- блюдений, такого как обнаружение отклонений на отдельных интервалах, экстраполяция резуль- татов, выявление аномалий в поведении температурного графика. Экспериментальные резуль- таты показывают, что предложенный метод точно находит длительность периода и форму циклически повторяющихся фрагментов рядаru_RU
enen
Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University.en
Журнал Сибирского федерального университета. Математика и физика. Journal of Siberian Federal University. Mathematics & Physics;2015 8 (2)en
patternsen
cyclicen
periodicityen
air temperatureen
Z-scoresen
DFTen
шаблоныru_RU
циклическиеru_RU
периодичностиru_RU
температура воздухаru_RU
Z-scoresru_RU
DFTru_RU
Detection of Regularity Violations of Cyclic Processes in a Temperature Monitoring System Using Patterns Formen
Обнаружение нарушений закономерностей протекания циклических процессов в системах температурного мониторинга с применением паттернов формыru_RU
Journal Article
Published Journal Article
Hussein, Hussein Sh.:Information Technologies Faculty Altai State Technical University Lenin av., 46, Barnaul, 656038 Russiaen
Yakunin, Alexey G.:Information Technologies Faculty Altai State Technical University Lenin av., 46, Barnaul, 656038 Russia;yakunin@agtu.secna.ruen
Хуссейн, Хуссейн Ш.ru_RU
Якунин, Алексей Г.:yakunin@agtu.secna.ruru_RU
157–164


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV