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Tipo do documento: Dissertação
Título: Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos
Autor: Aguiar, Diana Dorgam de 
Primeiro orientador: Pereira, José Raimundo Gomes
Resumo: Na presente dissertação apresentamos uma nova abordagem para aplicações em Análise Discriminante (AD) para problemas cujas observações no conjunto de treinamento são oriundas de séries temporais, empregando o Classificador de Bayes e modelando as distribuições nas classes com o emprego de Modelos Lineares Dinâmicos. Foram realizados os desenvolvimentos teóricos necessários para a obtenção de uma forma analítica para as probabilidades a posteriori das classes. Para avaliar a abordagem proposta foram desenvolvidos estudos de simulação, tanto para avaliar as estratégias da escolha do procedimento da estimação da variância, como também, determinar as taxas de erro (TE) de classificação para compará-las com outras abordagens usuais para classificadores em AD. Foram simuladas observações de séries temporais com diferentes estruturas de separação das classes e com diferentes tamanhos para o conjunto de treinamento. A abordagem proposta também foi aplicada em dados de problemas reais, com diferentes graus de dificuldades com relação ao número de classes, tamanho das séries e o número de observações no conjunto de treinamento, sendo então comparadas suas TE com as de outros classificadores. Embora sejam necessários estudos mais completos, os resultados obtidos sugerem que a abordagem paramétrica desenvolvida se constitui em uma alternativa promissora para esta categoria de problemas em AD, com observações de séries temporais, em particular, em um contexto bastante desafiador na prática quando temos séries com tamanhos grandes com relação ao número de observações nas classes.
Abstract: In this work we present a new approach for applications in Discriminant Analysis (DA) to problems whose observations in the training set are from time series, using the Bayes classifier and modeling the classes distributions in with Linear Dynamic Models. Theoretical developments were conducted to obtain an analytic form for the classe posterior probability. The simulation studies have been developed to evaluate the proposed approach, to evaluate different strategies to estimate the model variance and determine the classification error rates (ET) to compare them with other usual approaches in AD. Time series were simulated with different structures of classes separation and with different sizes for the training set. The proposed approach was also applied to data from real problems with different degrees of difficulty with respect to the classes number, the time series size and number of observations in the training set. With real data the proposed classifier was compared with other classifiers in terms of error rate. Although it is needed most complete studies, the results suggest that this parametric approach developed constitutes a promising alternative for problems in AD with time series, particularly in a challenging context when the size time series is much large than the number of observations in the classes.
Palavras-chave: Análise discriminante
Classificador de Bayes
Modelos lineares dinâmicos
Séries Temporais
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Matemática
Citação: AGUIAR, Diana Dorgam de. Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos. 2017. 64 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2017.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041
Data de defesa: 9-Aug-2017
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