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详细简洁

排序：

Multiple Temporal Pattern Detection And Predictability Analysis of Complex Time-Evolving Systems

Multiple Temporal Pattern Detection And Predictability Analy...

引用

7th World Congress on Intelligent Control and Automation

作者： Feng, Xin Senyana, Odilon K. Marquette Univ Dept Elect & Comp Engn Milwaukee WI 53233 USA

ISBN: (纸本)9781424421138

This paper presents a new method, called Multiple Temporal Pattern Recognition (MTPR), that is capable of detecting multiple temporal patterns for characterizing and predicting events of interest in the time-evolving system data. The MTPR method embeds time series data into multiple phase spaces with various dimensions and time delays. Then it clusters the embedded data to detect the preliminary temporal patterns. We further performed a three-stage statistical predictability analysis to evaluate the confidence of the detected temporal patterns. At the first stage, we introduced a new Predictability Measure, p., to evaluate the temporal patterns and then apply the statistical logistical regression to further validate these patterns. Experimental results are also included to illustrate the MTPR method.

关键词： Temporal Pattern Time Series Data Mining Phase Space Embedding statistical logistic regression Predictability Analysis

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Mining Multiple Temporal Patterns of Complex Dynamic Data Systems

Mining Multiple Temporal Patterns of Complex Dynamic Data Sy...

引用

IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining

作者： Feng, Xin Senyana, Odilon K. Marquette Univ Dept Elect & Comp Engn Milwaukee WI 53233 USA

ISBN: (纸本)9781424427659

We present a new data mining method, called Multiple Temporal Pattern Recognition (MTPR), that is capable of mining and detecting multiple temporal patterns for characterizing and predicting significant events in the complex dynamic system data. The MTPR method first embeds the time series data into multiple phase spaces with various dimensions and time delays. Then it clusters the embedded data to identify the preliminary temporal patterns. The new method further performed a three-stage predictability analysis to evaluate the preliminary temporal patterns and detect those with high confidence. This is accomplished by first introducing a new Predictability Measure, p., to evaluate the effectiveness of the detected temporal patterns and then apply the statistical logistical regression to further validate these patterns. Experimental results demonstrated effectiveness the proposed MTPR method, especially in the complex time series setting.

关键词： Temporal Pattern Time Series Data Mining Phase Space Embedding statistical logistic regression Predictability Analysis

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Multiple Temporal Pattern Detection And Predictability Analysis of Complex Time-Evolving Systems

Multiple Temporal Pattern Detection And Predictability Analy...

引用

7th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA 2008), vol.4

作者： Xin Feng Odilon K. Senyana Department of Electrical and Computer Engineering Marquette University Milwaukee WI USA

This paper presents a new method, called Multiple Temporal Pattern Recognition (MTPR), that is capable of detecting multiple temporal patterns for characterizing and predicting events of interest in the time-evolving system data. The MTPR method embeds time series data into multiple phase spaces with various dimensions and time delays. Then it clusters the embedded data to detect the preliminary temporal patterns. We further performed a three-stage statistical predictability analysis to evaluate the confidence of the detected temporal patterns. At the first stage, we introduced a new Predictability Measure, p{sub}m, to evaluate the temporal patterns and then apply the statistical logistical regression to further validate these patterns. Experimental results are also included to illustrate the MTPR method.

关键词： Temporal Pattern Time Series Data Mining Phase Space Embedding statistical logistic regression Predictability Analysis

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