Vi presenterar ett system för att analysera tidsseriedata i sensornätverk. Vårt tillvägagångssätt stöder undersökande uppgifter för jämförelse av unika, georeferenserade sensordata, särskilt för anomalisdetektering. Vi delar upp inspelningarna i fasta längdmönster och visar dem för att jämföra dem över tid och rum med hjälp av två länkade vyer. Förutom geobaserad jämförelse mellan sensorer stöder vi också olika tidsmönster för att upptäcka säsongseffekter, anomalier och periodiciteter. De metoder vi använder är bästa praxis inom området informationsvisualisering. De omfattar uppgifternas dagliga, veckovisa och säsongsmässiga mönster och mönster. Dagliga mönster kan analyseras i en klusterbaserad vy, veckovisa mönster i en kalenderbaserad vy och säsongsbetonade patters i en projektionsbaserad vy. Uppkopplingen av sensorerna kan analyseras genom en dedikerad topologisk nätverksvy. Vi hjälper domänexperten med interaktionsteknik för att göra resultaten begripliga. Som ett resultat kan användaren identifiera och analysera felaktiga och misstänkta mätningar i nätverket. En fallstudie med en domänexpert verifierade nyttan av vårt tillvägagångssätt.
I papper REF presenterade författarna en ny anomali detektionsmetod baserad på att analysera likheter av tidsserier i sensornätverk.
Visual Analysis of Time-Series Similarities for Anomaly Detection in Sensor Networks
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}