Detection of change points in a nonstationary time series via graph Laplacian
Durağan olmayan bir zaman serisinde değişim noktalarının graf Laplasyan ile tespiti
- Tez No: 901587
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRULLAH FATİH YETKİN, DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE BALLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Bu çalışma, durağan olmayan zaman serisi verilerinde değişim noktası tespiti problemine bir çözüm önermektedir. Literatürdeki genel yaklaşımların ötesinde, veri dinamiğine dayalı bir çözüm tasarlamak tahmin kalitesini artırabilmektedir. Bu çalışmada veri dinamiğine bağlı iki grafik tabanlı değişim noktası tespit algoritması önerilmektedir. İlk yaklaşımda Laplacian grafiği oluşturulur ve tespit için eşikten düşük özdeğerlerin sayısı kullanılır. İkinci yaklaşımda Fiedler vektörlerinin işaretleri kümeler halinde gruplandırılarak tespitte kullanılır. Önerilen algoritmaların asıl amacı veri özelliklerindeki değişimi tespit etmektir. Önerilen çözümlerin çıktıları gözlemlenerek değişikliklerin tespiti için başarılı tahminler yapılır. Bu çalışma, optimal bir sayısal algoritma kullanan bir özdeğer çözücü ile endüstriyel bir ortam için çevrimiçi değişim noktası tespit mekanizmasına uyarlanabilir.
Özet (Çeviri)
This study proposes a solution for the problem of change point detection in nonstationary time-series data. Beyond general approaches in the literature, designing a solution based on the dynamics of the data can improve the estimation quality. This study suggests two graph-based change point detection algorithms, which depend on data dynamics. In the first approach, the graph Laplacian is constructed, and the number of eigenvalues lower than the threshold is used for detection. In the second approach, the signs of Fiedler vectors are grouped as clusters and used in detection. The main effort of the suggested algorithms is to detect the change in data characteristics. By observing the outputs of the proposed solutions, successful predictions are made to detect the changes. Using an optimal numerical algorithm, this study can be adapted to an online change point detection mechanism for an industrial environment with an eigenvalue solver.
Benzer Tezler
- Frekans ve zaman-frekans uzaylarında music algoritması ile geliş açısı kestirimi
Angle of arrival estimation in frequency and time-frequency domains with music algorithm
OĞUZ TUNCAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Bir benzinli motorun türbülanslı akış alanlarının incelenmesi
The Investigation of the turblent flow fields in the motored S.1. engine
AHMET ERDİL
Doktora
Türkçe
1997
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Wavelet coherence: Analysis of time series and explorationtowards fault detection
Dalgacık uyumluluğu: Zaman serileri analizi ve hata tespiti
ALİ İSMAİL DUMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ UĞUR AKMAN
- Towards adaptive brain-computer interfaces: Statistical inference for mental state recognition
Uyarlanabilir beyin-bilgisayar arayüzlerine doğru: Zihinsel durum tanıma için istatistiksel çıkarım
MASTANEH TORKAMANI AZAR
Doktora
İngilizce
2020
BiyomühendislikSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
Prof. Dr. SELİM SAFFET BALCISOY
- Sensor based real-time process monitoring for ultra-precision manufacturing processes with non-linearity and non-stationarity
Doğrusal ve durağan olmayan ultra hassas üretim süreçleri için sensör tabanlı gerçek zamanlı süreç izleme
ÖMER FARUK BEYCA
Doktora
İngilizce
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOklahoma State UniversityEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZHENYU (JAMES) KONG