論文の概要: Predictive change point detection for heterogeneous data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06630v3
• Date: Fri, 3 May 2024 07:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 18:26:14.420478
• Title: Predictive change point detection for heterogeneous data
• Title（参考訳）: 不均一データに対する予測的変化点検出
• Authors: Anna-Christina Glock, Florian Sobieczky, Johannes Fürnkranz, Peter Filzmoser, Martin Jech,
• Abstract要約: 予測と比較」は、予測機械学習モデルによって支援される変化点検出フレームワークである。 オンラインCDDルーチンでは、偽陽性率と制御不能な平均ランの長さでパフォーマンスが向上する。 この手法のパワーはトライボロジーのケーススタディで実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1720726814454114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A change point detection (CPD) framework assisted by a predictive machine learning model called "Predict and Compare" is introduced and characterised in relation to other state-of-the-art online CPD routines which it outperforms in terms of false positive rate and out-of-control average run length. The method's focus is on improving standard methods from sequential analysis such as the CUSUM rule in terms of these quality measures. This is achieved by replacing typically used trend estimation functionals such as the running mean with more sophisticated predictive models (Predict step), and comparing their prognosis with actual data (Compare step). The two models used in the Predict step are the ARIMA model and the LSTM recursive neural network. However, the framework is formulated in general terms, so as to allow the use of other prediction or comparison methods than those tested here. The power of the method is demonstrated in a tribological case study in which change points separating the run-in, steady-state, and divergent wear phases are detected in the regime of very few false positives.
• Abstract（参考訳）: 予測と比較」と呼ばれる予測機械学習モデルによって支援される変化点検出(CPD)フレームワークを導入し、偽陽性率と制御外平均ラン長で優れる他の最先端のオンラインCDDルーチンと関連して特徴付ける。 この手法は、CUSUMルールのようなシーケンシャルな分析から、これらの品質基準の観点から標準的手法を改善することに重点を置いている。 これは、ランニング平均のような典型的な傾向推定関数をより洗練された予測モデル(予測ステップ)に置き換え、それらの予後を実際のデータと比較することによって達成される(比較ステップ)。 予測ステップで使用される2つのモデルは、ARIMAモデルとLSTM再帰ニューラルネットワークである。 しかし、このフレームワークは一般的な用語で定式化されており、ここでテストされたものよりも、他の予測や比較手法の使用が可能である。 提案手法のパワーは, ごく少数の偽陽性状態において, ランイン, 定常状態, 発散する摩耗相を分離する変化点を検出するトライボロジーケーススタディで実証された。

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