Análise de séries temporais via grafo de visibilidade horizontal e teoria da informação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bruna Amin Goncalves
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-ADCF79
Resumo: O método chamado de Grafo de Visibilidade Horizontal (Horizontal Visibility Graph - HVG) [B Luque et al., Phys. Rev. E 80: 046103 (2009)], tem como função transformar uma série temporal em um grafo. Este método vem sendo utilizado para estudar diversos sistemas dinâmicose também como uma ferramenta de distinção entre sistemas caóticos e estocásticos [L Lacasa, R Toral, Phys. Rev. E. 82: 036120 (2010)]. Especificamente, neste trabalho, os autores propõem que a distribuição do grau pelo mapeamento utilizando HVG segue uma função exponencial P(k) exp(lk), em que k é o grau do nodo e l é um parâmetro positivo para fazer a distinção entre dinâmicas estocásticas e dinâmicas caóticas. Primeiramente, neste trabalho investigamos as características da distribuição do grau utilizando o HVG para váriossistemas caóticos e estocásticos e observamos que, mesmo que essa metodologia funcione, são encontrados vários exemplos em que os resultados divergem daqueles esperados. Na sequência, propomos uma metodologia que combina o HVG com quantificadores da Teoria da Informação, com o objetivo de diferenciar a natureza determinística da estocástica por trás dos sistemas em estudo. Especificamente, mostramos que, utilizando o plano causal Shannon-Fisher, é possívelcaracterizar, através das posições no plano, a natureza dos sistemas. Logo depois, analisamos os sistemas de natureza estocástica, utilizando quantificadores tradicionais de redes, por meio dos quais foi possível a distinção entre os diferentes graus de estruturas de correlações. Através da função de distribuição do grau pelo mapeamento utilizando o HVG das séries temporais do Movimento Browniano Fracionário (fBm), mostramos, também, uma possível metodologia para a aproximação do valor do expoente de Hurst. Em seguida, propomos duas versões adaptadas do método HVG. A primeira, nomeada HVG-Windows, é uma versão computacionalmentemais rápida, que utiliza janelas de pontos para a realização das análises das séries temporais. Após uma extensiva experimentação, mostramos que, por essa nova versão, a série temporal não perde informação com a inclusão das janelas de tempo. A segunda, nomeada HVG-Peso, apresenta forma de mapeamento idêntica à do HVG, contudo é acrescentado o cálculo do da aresta, definido pela amplitude entre dois pontos que obedecem ao critério de visibilidade, o que possibilita a extração de uma distribuição alternativa (a distribuição do peso das arestas). Assim, propomos uma maneira diferente de extrair informação de uma série a partir de uma rede construída, comparada à distribuição da distância e à maneira usual pela distribuição do grau. Ao final, mostramos a eficiência da distribuição do peso ao estudarmos aqui as séries temporais do Movimento Browniano Fracionário e dados paleoclimáticos das mudanças temporais durante a época Holoceno pelos registros proxy ENSO milenar, comparando os resultados coma distribuição da distância e do grau.
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Primeiramente, neste trabalho investigamos as características da distribuição do grau utilizando o HVG para váriossistemas caóticos e estocásticos e observamos que, mesmo que essa metodologia funcione, são encontrados vários exemplos em que os resultados divergem daqueles esperados. Na sequência, propomos uma metodologia que combina o HVG com quantificadores da Teoria da Informação, com o objetivo de diferenciar a natureza determinística da estocástica por trás dos sistemas em estudo. Especificamente, mostramos que, utilizando o plano causal Shannon-Fisher, é possívelcaracterizar, através das posições no plano, a natureza dos sistemas. Logo depois, analisamos os sistemas de natureza estocástica, utilizando quantificadores tradicionais de redes, por meio dos quais foi possível a distinção entre os diferentes graus de estruturas de correlações. Através da função de distribuição do grau pelo mapeamento utilizando o HVG das séries temporais do Movimento Browniano Fracionário (fBm), mostramos, também, uma possível metodologia para a aproximação do valor do expoente de Hurst. Em seguida, propomos duas versões adaptadas do método HVG. A primeira, nomeada HVG-Windows, é uma versão computacionalmentemais rápida, que utiliza janelas de pontos para a realização das análises das séries temporais. Após uma extensiva experimentação, mostramos que, por essa nova versão, a série temporal não perde informação com a inclusão das janelas de tempo. A segunda, nomeada HVG-Peso, apresenta forma de mapeamento idêntica à do HVG, contudo é acrescentado o cálculo do da aresta, definido pela amplitude entre dois pontos que obedecem ao critério de visibilidade, o que possibilita a extração de uma distribuição alternativa (a distribuição do peso das arestas). Assim, propomos uma maneira diferente de extrair informação de uma série a partir de uma rede construída, comparada à distribuição da distância e à maneira usual pela distribuição do grau. Ao final, mostramos a eficiência da distribuição do peso ao estudarmos aqui as séries temporais do Movimento Browniano Fracionário e dados paleoclimáticos das mudanças temporais durante a época Holoceno pelos registros proxy ENSO milenar, comparando os resultados coma distribuição da distância e do grau.The method called Horizontal Visibility Graph (Horizontal Visibility Graph - HVG) [B Luque et al., Phys. Rev. E 80: 046103 (2009)], has the function of converting a time series into a graph. This method has been used to study several dynamical systems and as a distinction tool between chaotic and stochastic systems [L Lacasa, R Toral, Phys. Rev. E. 82: 036120 (2010)]. Specifically, the authors propose the degree distribution of the resulting degrees follows an exponential function P(k) exp(lk), wherein k and the node degree and l is a positive parameter to distinguish between stochastic dynamics and chaotic dynamics. In this paper, we first investigated the distribution characteristics of the degree using the HVG to several chaotic and stochastic systems and observe that, even if this methodology works, several examples are found wherein results differ from those expected. Then we propose a methodology that combines HVG with Information Theory quantifiers, in order to distinguish the deterministic nature of the stochastic behind the systems under study. Specifically, we showed that, by using the causal Shannon-Fisher plane, it is possible to characterize, by the positions on the plane, thenature of the systems. After that, we analyzed the stochastic nature systems using traditional quantifiers of networks, through which it was possible to distinguish among the different degrees of correlation structures. We also showed, through the degree distribution function bymapping with HVG of Fractional Brownian Motion (fBm) time series, a possible methodology for approaching the value of the Hurst exponent. Then we propose two adapted versions of the HVG method. The first one, called HVG-Windows, is a computationally faster version, which uses point windows to perform the analysis of time series. After extensive experimentation, we showed that, in this new version, time series does not lose information with the inclusion of time windows. In the second one, called HVG-weight, the way of mapping is identical to the HVG. However, we also calculate the edge weight, defined by the amplitude between two points that meet the visibility criteria, which allows the extraction of an alternative distribution (distribution of the edge weight). Thus, we propose a different way to extract series informationfrom a built network, compared to the distance distribution and the usual way through the degree distribution. Finally, we showed the weight distribution efficiency by studying here the Fractional Brownian Motion (fBm) time series and paleoclimatic data of temporal changesduring the Holocene age by Millennial Proxy Record of ENSO, comparing the results with the distance and degree distribution.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGTeoria da informaçãoComportamento caótico nos sistemasProcesso estocásticoEngenharia de produçãoTeoria da InformaçãoProcessos EstocásticosSistemas CaóticosGrafo de Visibilidade HorizontalRedes ComplexasAnálise de séries temporais via grafo de visibilidade horizontal e teoria da informaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALbruna_tese_25_05.pdfapplication/pdf10456173https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-ADCF79/1/bruna_tese_25_05.pdf049e0019bd2fcf62f2d1551025e0edd2MD51TEXTbruna_tese_25_05.pdf.txtbruna_tese_25_05.pdf.txtExtracted texttext/plain235269https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-ADCF79/2/bruna_tese_25_05.pdf.txte5e9efa80a851521023a18d268fb6c2aMD521843/BUBD-ADCF792020-01-29 14:06:54.331oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUBD-ADCF79Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2020-01-29T17:06:54Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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