Predição para dados simbólicos multi-valorados de tipo quartis : caso especial dados representados por boxplots

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: REYES, Dailys Maite Aliaga
• Orientador(a): OLIVEIRA, Adriano Lorena Inacio de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso embargado
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Inteligência computacional; Séries temporais
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45961

Um dado simbólico de tipo boxplot pode ser considerado como um caso particular das variáveis numéricas multi-valoradas no contexto da Análises de Dados Simbólicos (ADS). Este tipo de dado tem uma estrutura simples que permite resumir informações de unidades agregadas, chamadas de classes. No entanto, esse tipo de estrutura tem sido pouco explorada na literatura de ADS. Este trabalho apresenta duas novas abordagens de predição com o objetivo de extrair conhecimento e fazer inferência usando dados de boxplot. A primeira abordagem considera um modelo de regressão para boxplot através da equação paramétrica da reta. Esta parametrização permite o ajuste dos pontos nas variáveis regressoras que permite melhorar a qualidade da variável resposta. Nessa direção, um critério é também proposto para verificar a coerência matemática da predição. Se a coerência não é garantida, uma nova estratégia, através de transformações Box − Cox é aplicada sobre a variável resposta de tipo boxplot. A segunda abordagem proposta nesse trabalho consiste de um modelo que combina agregação, seleção de protótipos e previsão de séries temporais. Inicialmente, as séries temporais são agregadas em classes de entidades e representadas por boxplots. Um processo de seleção de protótipos baseado na informação mútua é aplicado para mitigar ruídos no conjunto de dados. Por último, um modelo multivariado para previsão de boxplots é construído. Ambos modelos são avaliados com conjuntos de dados sintéticos e reais. Uma comparação entre as abordagens propostas e outros métodos de predição da literatura de ADS é também descrita. Os resultados obtidos reforçam que para os conjuntos de dados usados, o poder preditivo das abordagens propostas é superior aos métodos da literatura usados para comparar. Além disso, este trabalho apresenta uma aplicação do mundo real no Setor Elétrico Brasileiro para fazer predição da temperatura dos motores usando a abordagem de regressão paramétrica para dados de boxplot.