論文の概要: A method for recovery of multidimensional time series based on the detection of behavioral patterns and the use of autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06727v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 07:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 18:34:42.547722
• Title: A method for recovery of multidimensional time series based on the detection of behavioral patterns and the use of autoencoders
• Title（参考訳）: 行動パターンの検出とオートエンコーダの利用に基づく多次元時系列復元法
• Authors: Alexey Yurtin
• Abstract要約: この方法は、ニューラルネットワーク技術とスニペットを検索するアルゴリズムを組み合わせる。 実験により,SOTA法よりも高い回収精度と手法の利点が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents a method for recovering missing values in multidimensional time series. The method combines neural network technologies and an algorithm for searching snippets (behavioral patterns of a time series). It includes the stages of data preprocessing, recognition and reconstruction, using convolutional and recurrent neural networks. Experiments have shown high accuracy of recovery and the advantage of the method over SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多次元時系列における欠落値の復元手法を提案する。 この方法は、ニューラルネットワーク技術とスニペット検索アルゴリズム(時系列のビヘイビアパターン)を組み合わせたものである。 データ前処理、認識と再構築の段階を含み、畳み込みと繰り返しのニューラルネットワークを使用する。 実験により,SOTA法よりも高い回収精度と手法の利点が示された。

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