論文の概要: Automated data-driven approach for gap filling in the time series using evolutionary learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01124v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 16:46:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 12:47:28.747844
• Title: Automated data-driven approach for gap filling in the time series using evolutionary learning
• Title（参考訳）: 進化的学習を用いた時系列におけるギャップ充足の自動データ駆動アプローチ
• Authors: Mikhail Sarafanov and Nikolay O. Nikitin and Anna V. Kalyuzhnaya
• Abstract要約: 時系列のギャップを埋めるために便利で効率的で柔軟な器具を持つことは有用である。 本稿では,進化的自動機械学習によるギャップを埋める手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series analysis is widely used in various fields of science and industry. However, the vast majority of the time series obtained from real sources contain a large number of gaps, have a complex character, and can contain incorrect or missed parts. So, it is useful to have a convenient, efficient, and flexible instrument to fill the gaps in the time series. In this paper, we propose an approach for filling the gaps by the evolutionary automatic machine learning, that is implemented as a part of the FEDOT framework. Automated identification of the optimal data-driven model structure allows the adopting of the gap filling strategy to the specific problem. As a case study, the multivariate sea surface height dataset is used. During the experimental studies, the proposed approach was compared with other gap-filling methods and the composite models allow obtaining the higher quality of the gap restoration.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析は科学や産業の様々な分野で広く使われている。 しかしながら、実情報源から得られる時系列の大多数は、多くのギャップを含み、複雑な特徴を持ち、不正確な部分や欠落部分を含むことができる。 したがって、時系列のギャップを埋めるために便利で効率的で柔軟な機器を持つことは有用である。 本稿では、FEDOTフレームワークの一部として実装された進化的自動機械学習によるギャップを埋めるアプローチを提案する。 最適なデータ駆動モデル構造の自動識別により、特定の問題にギャップフィリング戦略を適用することができる。 ケーススタディでは,多変量海面高さデータセットを用いた。 実験研究では, 提案手法は他のギャップ充填法と比較し, 複合モデルにより, より高い品質のギャップ修復が可能となった。

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