Dualidade entre a análise de séries temporais e de redes complexas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/03.10.23.03 |
Resumo: | Recentemente, diversos mapeamentos de séries temporais em redes complexas foram propostos com o intuito de utilizar técnicas de caracterização de redes complexas para a análise de séries temporais. Embora esses mapeamentos demonstrem que séries temporais com dinâmicas distintas resultam em redes complexas com diferentes topologias, ainda não se sabe dizer como tais propriedades topológicas estão relacionadas com as séries originais. Nesta tese, propõe-se um mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa com uma operação inversa aproximada, tornando possível a utilização de estatísticas em redes complexas para a caracterização de séries temporais e vice-versa. Como prova deste conceito, um conjunto de séries temporais é gerado, variando de periódica à aleatória e demonstra-se que o mapeamento proposto retém a maior parte da informação embutida na série temporal (ou rede) após a aplicação do mesmo e de seu inverso. Os resultados obtidos sugerem que a análise de redes complexas pode ser utilizada na distinção de regimes dinâmicos em séries temporais e, talvez o mais importante, a análise de séries temporais pode fornecer um conjunto de ferramentas úteis para a caracterização de redes complexas de uma forma totalmente original. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisDualidade entre a análise de séries temporais e de redes complexasDuality between time series and network analysis2011-03-29Fernando Manuel RamosSolon Venâncio de CarvalhoHaroldo Fraga de Campos VelhoJoaquim José Barroso de CastroLuciano da Fontoura CostaRicardo Luiz VianaAndriana Susana Lopes de Oliveira CampanharoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRsistemas complexosredes complexasanálise de séries temporaiscomplex systemscomplex networkstime series analysisRecentemente, diversos mapeamentos de séries temporais em redes complexas foram propostos com o intuito de utilizar técnicas de caracterização de redes complexas para a análise de séries temporais. Embora esses mapeamentos demonstrem que séries temporais com dinâmicas distintas resultam em redes complexas com diferentes topologias, ainda não se sabe dizer como tais propriedades topológicas estão relacionadas com as séries originais. Nesta tese, propõe-se um mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa com uma operação inversa aproximada, tornando possível a utilização de estatísticas em redes complexas para a caracterização de séries temporais e vice-versa. Como prova deste conceito, um conjunto de séries temporais é gerado, variando de periódica à aleatória e demonstra-se que o mapeamento proposto retém a maior parte da informação embutida na série temporal (ou rede) após a aplicação do mesmo e de seu inverso. Os resultados obtidos sugerem que a análise de redes complexas pode ser utilizada na distinção de regimes dinâmicos em séries temporais e, talvez o mais importante, a análise de séries temporais pode fornecer um conjunto de ferramentas úteis para a caracterização de redes complexas de uma forma totalmente original.Recently, several mappings from a time series to a network have been proposed with the intent of using network metrics to characterize time series. Although these mappings demonstrate that different time series result in networks with distinct topological properties, it remains unclear how these topological properties relate to the original time series. Here, it was proposed an intuitive mapping from a time series to a network with an approximate inverse operation, making it possible to use network statistics to characterize time series and time series statistics to characterize networks. As a proof of concept, an ensemble of time series ranging from periodic to random were generated and confirm that the proposed mapping retains much of the information encoded in the original time series and networks after repeated application of the mapping and its inverse. The results obtained in this thesis suggest that network analysis can be used to distinguish different dynamic regimes in time series and, perhaps more importantly, time series analysis can provide a powerful set of tools that augment the traditional network analysis toolkit to quantify networks in new and useful ways.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/03.10.23.03info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:53:33Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m19/2011/03.10.23.03.04-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:53:34.89Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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Recently, several mappings from a time series to a network have been proposed with the intent of using network metrics to characterize time series. Although these mappings demonstrate that different time series result in networks with distinct topological properties, it remains unclear how these topological properties relate to the original time series. Here, it was proposed an intuitive mapping from a time series to a network with an approximate inverse operation, making it possible to use network statistics to characterize time series and time series statistics to characterize networks. As a proof of concept, an ensemble of time series ranging from periodic to random were generated and confirm that the proposed mapping retains much of the information encoded in the original time series and networks after repeated application of the mapping and its inverse. The results obtained in this thesis suggest that network analysis can be used to distinguish different dynamic regimes in time series and, perhaps more importantly, time series analysis can provide a powerful set of tools that augment the traditional network analysis toolkit to quantify networks in new and useful ways. |
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Recentemente, diversos mapeamentos de séries temporais em redes complexas foram propostos com o intuito de utilizar técnicas de caracterização de redes complexas para a análise de séries temporais. Embora esses mapeamentos demonstrem que séries temporais com dinâmicas distintas resultam em redes complexas com diferentes topologias, ainda não se sabe dizer como tais propriedades topológicas estão relacionadas com as séries originais. Nesta tese, propõe-se um mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa com uma operação inversa aproximada, tornando possível a utilização de estatísticas em redes complexas para a caracterização de séries temporais e vice-versa. Como prova deste conceito, um conjunto de séries temporais é gerado, variando de periódica à aleatória e demonstra-se que o mapeamento proposto retém a maior parte da informação embutida na série temporal (ou rede) após a aplicação do mesmo e de seu inverso. Os resultados obtidos sugerem que a análise de redes complexas pode ser utilizada na distinção de regimes dinâmicos em séries temporais e, talvez o mais importante, a análise de séries temporais pode fornecer um conjunto de ferramentas úteis para a caracterização de redes complexas de uma forma totalmente original. |
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