Um algoritmo baseado em técnicas de agrupamento para detecção de anomalias em séries temporais utilizando a distância de mahalanobis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Erick Giovani Sperandio
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
Texto Completo: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4261
Resumo: This work proposes an algorithm for anomaly detection in time series data, based on clustering techniques, using the Mahalanobis distance function. After a brief review of the main and recent contributions made in this research field, a formal and detailed description of the algorithm is presented, followed by a discussion on how to set its parameters. In order to evaluate its effectiveness, it was applied to real cases, and its results were compared with another techniques proposed to the same problem. The obtained results suggest that this proposal can be successfully applied to detect anomaly in time series.
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spelling Souza, Alberto Ferreira deTavares, Orivaldo de LiraNascimento, Erick Giovani SperandioMenezes, Crediné Silva deShitsuka, Ricardo2016-08-29T15:33:18Z2016-07-112016-08-29T15:33:18Z2012-08-24This work proposes an algorithm for anomaly detection in time series data, based on clustering techniques, using the Mahalanobis distance function. After a brief review of the main and recent contributions made in this research field, a formal and detailed description of the algorithm is presented, followed by a discussion on how to set its parameters. In order to evaluate its effectiveness, it was applied to real cases, and its results were compared with another techniques proposed to the same problem. The obtained results suggest that this proposal can be successfully applied to detect anomaly in time series.Este trabalho propõe um algoritmo para a detecção de anomalias em séries temporais, baseado em técnicas de agrupamento, utilizando a função de distância de Mahalanobis. Após uma revisão das principais e mais recentes contribuições feitas neste campo de pesquisa, uma descrição formal e detalhada do algoritmo é apresentada, seguida por uma discussão sobre como configurar seus parâmetros. A fim de avaliar sua efetividade, ele foi aplicado a casos reais, e seus resultados foram comparados com outra técnica aplicável ao mesmo problema. Os resultados obtidos sugerem que esta proposta pode ser aplicada com sucesso na detecção de anomalias em séries temporais.TextNASCIMENTO, Erick Giovani Sperandio. Um algoritmo baseado em técnicas de agrupamento para detecção de anomalias em séries temporais utilizando a distância de mahalanobis. 2012. 63 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2012.http://repositorio.ufes.br/handle/10/4261porUniversidade Federal do Espírito SantoMestrado em InformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFESBRCentro TecnológicoAnálise de séries temporaisReconhecimento de padrõesCiência da Computação004Um algoritmo baseado em técnicas de agrupamento para detecção de anomalias em séries temporais utilizando a distância de mahalanobisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALDissertação_5950_.pdfapplication/pdf1565644http://repositorio.ufes.br/bitstreams/97025bba-b203-4e87-8d60-5ef2556ff572/download43f4342be309a5412d660526cd99eb64MD5110/42612024-07-17 16:56:06.42oai:repositorio.ufes.br:10/4261http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-10-15T18:00:42.842594Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false
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