Abstract-A tidsserie är en sekvens av observationer som samlats in över fasta provtagningsintervall. Flera verkliga dynamiska processer kan modelleras som en tidsserie, såsom aktiekursrörelser, valutakurser, temperaturer, bland annat. Som en speciell typ av dataström, en tidsserie kan presentera konceptdrift, som påverkar negativt tidsserieanalys och prognoser. Explicit drift detektionsmetoder baserade på övervakning av tidsseriefunktioner kan ge en bättre förståelse för hur begrepp utvecklas över tiden än metoder baserade på övervakning av prognosfel hos en bas prediktor. I detta dokument föreslår vi en online explicit metod för driftdetektering som identifierar konceptdrifter i tidsserier genom övervakning av tidsseriefunktioner, kallad Feature Extraction for Explicit Concept Drift Detection (FEDD). Beräkningsförsök visade att FEDD utförde bättre än felbaserade metoder i flera linjära och icke-linjära artificiella tidsserier med abrupta och gradvisa konceptdrifter.
Feature Extraction for Explicit Concept Drift Detection (FEDD) REF beräknar 6 linjära och 2 ickelinjära statistiska funktioner för att beskriva begrepp.
FEDD: Feature Extraction for Explicit Concept Drift Detection in time series
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}