Abstract Tidsseriedata används i stor utsträckning i många tillämpningar inklusive kritiska beslutsstödsystem. Det goda i datasetet, kallat ändamålsenlighet för användning (FoU), som används i analysen har direkt betydelse för kvaliteten på den information och kunskap som genereras och därmed kvaliteten på de beslut som bygger på dem. Till skillnad från traditionell datakvalitet som är oberoende av den tillämpning den används i, är FoU en funktion av applikationen. Eftersom användningen av geospatiala tidsserier ökar i många kritiska tillämpningar är det viktigt att utveckla formella metoder för att beräkna deras foU och sprida det till härledd information, kunskap och beslut. I detta dokument föreslår vi en formell ram för att beräkna tidsseriedatasetens foU. Vi presenterar tre olika tekniker med hjälp av ramen Dempster-Shafer trosteori som grund. Dessa tre tillvägagångssätt undersöker samförståndsavtalet genom att fokusera på tre aspekter av data: dataattribut, datastabilitet och inverkan av gapperioder. Effektiviteten hos varje metod visas med hjälp av en applikation i hydrologiska datauppsättningar som mäter strömflödet. Medan vi använder hydrologisk informationsanalys som vår applikationsdomän i denna forskning, kan teknikerna även användas inom många andra områden.
Fokus för det ramverk som föreslås i REF är att utvärdera geospatiala tidsseriers lämplighet för kraven i en viss ansökan.
Techniques for Computing Fitness of Use (FoU) for Time Series Datasets with Applications in the Geospatial Domain
{'venue': None, 'journal': 'GeoInformatica', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}