$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC|



Título: TIME SERIES ANALYSIS USING SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS (SSA) AND BASED DENSITY CLUSTERING OF THE COMPONENTS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): KEILA MARA CASSIANO

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 24787
Catalogação:  19/06/2015 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24787@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24787@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24787

Resumo:
This thesis proposes using DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) to separate the noise components of eigentriples in the grouping stage of the Singular Spectrum Analysis (SSA) of Time Series. The DBSCAN is a modern (revised in 2013) and expert method at identify noise through regions of lower density. The hierarchical clustering method was the last innovation in noise separation in SSA approach, implemented on package R-SSA. However, is repeated in the literature that the hierarquical clustering method is very sensitive to noise, is unable to separate it correctly, and should not be used in clusters with varying densities and neither works well in clustering time series of different trends. Unlike, the methods of density based clustering are effective in separating the noise from the data and dedicated to work well on data from different densities This work shows better efficiency of DBSCAN over the others methods already used in this stage of SSA, because it allows considerable reduction of noise and provides better forecasting. The result is supported by experimental evaluations realized for simulated stationary and non-stationary series. The proposed combination of methodologies also was applied successfully to forecasting real series of wind s speed.

Descrição Arquivo
COVER, THANKS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY, LISTS, EPIGRAPH  PDF
CHAPTER 1  PDF
CHAPTER 2  PDF
CHAPTER 3  PDF
CHAPTER 4  PDF
CHAPTER 5  PDF
CHAPTER 6  PDF
CHAPTER 7  PDF
CHAPTER 8  PDF
CHAPTER 9  PDF
REFERENCES  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui