Tidsserier (TS) förekommer i många vetenskapliga och kommersiella tillämpningar, allt från jordövervakning till industriautomation till smarta nät. En viktig typ av TS-analys är klassificering, som till exempel kan förbättra energibelastningsprognoserna i smarta nät genom att upptäcka olika typer av elektroniska enheter baserat på deras energiförbrukningsprofiler som registreras av automatiska sensorer. Sådana sensordrivna applikationer kännetecknas mycket ofta av (a) mycket långa TS- och (b) mycket stora TS-datauppsättningar som behöver klassificeras. De nuvarande metoderna för tidsserieklassificering (TSC) kan dock inte hantera sådana datavolymer med godtagbar noggrannhet. De är antingen skalbara men erbjuder endast sämre klassificeringskvalitet, eller så uppnår de toppmodern klassificeringskvalitet men kan inte skalas till stora datavolymer. I detta dokument presenterar vi WEASEL (Word ExtrAction for time SEries cLassification), en ny TSC-metod som är både skalbar och exakt. Liksom andra toppmoderna TSC-metoder omvandlar WEASEL tidsserier till funktionsvektorer, med hjälp av ett skjutfönster, som sedan analyseras genom en maskininlärningsklassare. Nyheten med WEASEL ligger i dess specifika metod för att härleda funktioner, vilket resulterar i en mycket mindre men mycket mer diskriminerande funktion uppsättning. På det populära UCR-riktmärket för 85 TS-datauppsättningar är WEASEL mer exakt än de bästa nuvarande icke-sensemble-algoritmerna vid order-of-magnitude lägre klassificerings- och träningstider, och det är nästan lika exakt som ensembleklassningsmaskiner, vars komplexitet gör dem otillämpliga även för medelstora datauppsättningar. Den enastående robustheten hos WEASEL bekräftas också av experiment på två verkliga smarta nätdatauppsättningar, där det ut-of-the-box uppnår nästan samma noggrannhet som högjusterade, domänspecifika metoder.
Den senaste Word ExtrAction for time SEries cLassification (WEASEL) REF bygger också konceptuellt på bag-of-patterns (BOP) tillvägagångssätt och är en av de snabbaste och mest exakta klassificeringar.
Fast and Accurate Time Series Classification with WEASEL
{'venue': "Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '17). ACM, 637-646", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}