Grade numérica generalizada: um novo conceito para representação e visualização analítica de sistemas de séries temporais
| Autor(a) principal: | |
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| Data de Publicação: | 2011 |
| Tipo de documento: | Tese |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
| Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/11.15.22.02 |
Resumo: | A Analítica Visual (\textit{Visual Analytics}) é uma abordagem essencialmente computacional- incorporando aspectos multidisciplinares - dedicada à análise visual de um sistema de informação devidamente formatado para a inspeção e interpretação de dados por um especialista humano. Este trabalho está direcionado para o tratamento completo, incluindo a representação visual, de um sistema massivo de séries temporais. Este tratamento considera sua organização generalizada, a aplicação de ferramentas de análise e, por último, sua representação de forma que a visualização analítica possa ser utilizada pelo cientista na interpretação integrada dos dados para tomadas de decisão. Neste trabalho, é introduzido o conceito de grade numérica generalizada (GNG), que generaliza toda série temporal \textit{N}-dimensional a partir de três tipos de parâmetros: (i) grau variacional; (ii) coeficientes de extensão; e (iii) medidas analíticas. Demonstramos neste trabalho que qualquer conjunto de medidas nos domínios do tempo e do espaço pode ser reduzido a uma GNG. A funcionalidade, praticidade e robustez de uma representação de dados baseada no conceito de GNG são investigadas a partir de exemplos de aplicações em física espacial e ambiental. A pesquisa em analítica visual desenvolvida neste projeto de doutorado em Computação Aplicada envolveu a investigação de métodos de geração de séries temporais \textit{N}-dimensionais não lineares para construção de uma base canônica de dados, com o objetivo de testar a complexidade do modelo proposto. O método para análise de flutuações foi adotado como método analítico padrão para séries temporais, e o modelo de representação de GNGs foi desenvolvido em C++, XML e Java. Considerando o novo conceito proposto para grade numéricas generalizadas, como resultados principais desta pesquisa podemos destacar: proposta e apresentação de um novo modelo para representação e visualização analítica de séries temporais; e investigação de um gerador de dados canônicos para teste do modelo no contexto da sua aplicação para o monitoramento do clima espacial. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisGrade numérica generalizada: um novo conceito para representação e visualização analítica de sistemas de séries temporaisGeneralized numerical lattice: a new concept for analytical visualization and representation of time series systems2011-11-24Reinaldo Roberto RosaSolon Venâncio de CarvalhoAlexandre Souto MartinezArcilan Trevenzoli AssireuThalita Biazzuz VeroneseInstituto Nacional de Pesquisas EspaciaisPrograma de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRanálise de séries temporaisanalítica visualgrade numérica generalizadarepresentação de dados espaçotemporaisA Analítica Visual (\textit{Visual Analytics}) é uma abordagem essencialmente computacional- incorporando aspectos multidisciplinares - dedicada à análise visual de um sistema de informação devidamente formatado para a inspeção e interpretação de dados por um especialista humano. Este trabalho está direcionado para o tratamento completo, incluindo a representação visual, de um sistema massivo de séries temporais. Este tratamento considera sua organização generalizada, a aplicação de ferramentas de análise e, por último, sua representação de forma que a visualização analítica possa ser utilizada pelo cientista na interpretação integrada dos dados para tomadas de decisão. Neste trabalho, é introduzido o conceito de grade numérica generalizada (GNG), que generaliza toda série temporal \textit{N}-dimensional a partir de três tipos de parâmetros: (i) grau variacional; (ii) coeficientes de extensão; e (iii) medidas analíticas. Demonstramos neste trabalho que qualquer conjunto de medidas nos domínios do tempo e do espaço pode ser reduzido a uma GNG. A funcionalidade, praticidade e robustez de uma representação de dados baseada no conceito de GNG são investigadas a partir de exemplos de aplicações em física espacial e ambiental. A pesquisa em analítica visual desenvolvida neste projeto de doutorado em Computação Aplicada envolveu a investigação de métodos de geração de séries temporais \textit{N}-dimensionais não lineares para construção de uma base canônica de dados, com o objetivo de testar a complexidade do modelo proposto. O método para análise de flutuações foi adotado como método analítico padrão para séries temporais, e o modelo de representação de GNGs foi desenvolvido em C++, XML e Java. Considerando o novo conceito proposto para grade numéricas generalizadas, como resultados principais desta pesquisa podemos destacar: proposta e apresentação de um novo modelo para representação e visualização analítica de séries temporais; e investigação de um gerador de dados canônicos para teste do modelo no contexto da sua aplicação para o monitoramento do clima espacial.Visual Analytics is an essentially computational approach - incorporating multidisciplinary aspects - dedicated to the visual analysis of an information system to properly formatted to data inspection and interpretation by a human expert. This work is directed to the full treatment, including the visual representation, of a massive time series system. This treatment considers its generalized organization, the application of analysis tools and, finally, its representation so that the analytical visualization can be used by scientists in the integrated interpretation for decision making. In this paper, we introduce the concept of generalized numerical lattice (GNL), which generalizes every \textit{N}-dimensional time series from three types of parameters: (i) variational degree; (ii) extension coefficients; and (iii) analytical measurements. We have shown in this work that any set of measures in time and space domains can be reduced to a GNL. Functionality, practicity and robustness of a data representation based on GNL concept are investigated through examples of applications in space and environmental physics. The visual analytics research developed in this doctoral program in Applied Computing involved the investigation of methods for generating nonlinear \textit{N}-dimensional time series to construct a canonical data base, in order to test the proposed model complexity. The uctuation analysis method was adopted as a standard analytical method for time series, and the GNLs representation model was developed using C++, Java and XML. Given the new concept for generalized numerical lattices, as major results of this research we can highlight: the proposal and presentation of a new model for representing and visualizing analytical time series, and the investigation of a canonical data generator for testing the model in the context of its application in space weather monitoring.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/11.15.22.02info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:53:43Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m19/2011/11.15.22.02.52-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:53:43.914Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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A Analítica Visual (\textit{Visual Analytics}) é uma abordagem essencialmente computacional- incorporando aspectos multidisciplinares - dedicada à análise visual de um sistema de informação devidamente formatado para a inspeção e interpretação de dados por um especialista humano. Este trabalho está direcionado para o tratamento completo, incluindo a representação visual, de um sistema massivo de séries temporais. Este tratamento considera sua organização generalizada, a aplicação de ferramentas de análise e, por último, sua representação de forma que a visualização analítica possa ser utilizada pelo cientista na interpretação integrada dos dados para tomadas de decisão. Neste trabalho, é introduzido o conceito de grade numérica generalizada (GNG), que generaliza toda série temporal \textit{N}-dimensional a partir de três tipos de parâmetros: (i) grau variacional; (ii) coeficientes de extensão; e (iii) medidas analíticas. Demonstramos neste trabalho que qualquer conjunto de medidas nos domínios do tempo e do espaço pode ser reduzido a uma GNG. A funcionalidade, praticidade e robustez de uma representação de dados baseada no conceito de GNG são investigadas a partir de exemplos de aplicações em física espacial e ambiental. A pesquisa em analítica visual desenvolvida neste projeto de doutorado em Computação Aplicada envolveu a investigação de métodos de geração de séries temporais \textit{N}-dimensionais não lineares para construção de uma base canônica de dados, com o objetivo de testar a complexidade do modelo proposto. O método para análise de flutuações foi adotado como método analítico padrão para séries temporais, e o modelo de representação de GNGs foi desenvolvido em C++, XML e Java. Considerando o novo conceito proposto para grade numéricas generalizadas, como resultados principais desta pesquisa podemos destacar: proposta e apresentação de um novo modelo para representação e visualização analítica de séries temporais; e investigação de um gerador de dados canônicos para teste do modelo no contexto da sua aplicação para o monitoramento do clima espacial. |
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Visual Analytics is an essentially computational approach - incorporating multidisciplinary aspects - dedicated to the visual analysis of an information system to properly formatted to data inspection and interpretation by a human expert. This work is directed to the full treatment, including the visual representation, of a massive time series system. This treatment considers its generalized organization, the application of analysis tools and, finally, its representation so that the analytical visualization can be used by scientists in the integrated interpretation for decision making. In this paper, we introduce the concept of generalized numerical lattice (GNL), which generalizes every \textit{N}-dimensional time series from three types of parameters: (i) variational degree; (ii) extension coefficients; and (iii) analytical measurements. We have shown in this work that any set of measures in time and space domains can be reduced to a GNL. Functionality, practicity and robustness of a data representation based on GNL concept are investigated through examples of applications in space and environmental physics. The visual analytics research developed in this doctoral program in Applied Computing involved the investigation of methods for generating nonlinear \textit{N}-dimensional time series to construct a canonical data base, in order to test the proposed model complexity. The uctuation analysis method was adopted as a standard analytical method for time series, and the GNLs representation model was developed using C++, Java and XML. Given the new concept for generalized numerical lattices, as major results of this research we can highlight: the proposal and presentation of a new model for representing and visualizing analytical time series, and the investigation of a canonical data generator for testing the model in the context of its application in space weather monitoring. |
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A Analítica Visual (\textit{Visual Analytics}) é uma abordagem essencialmente computacional- incorporando aspectos multidisciplinares - dedicada à análise visual de um sistema de informação devidamente formatado para a inspeção e interpretação de dados por um especialista humano. Este trabalho está direcionado para o tratamento completo, incluindo a representação visual, de um sistema massivo de séries temporais. Este tratamento considera sua organização generalizada, a aplicação de ferramentas de análise e, por último, sua representação de forma que a visualização analítica possa ser utilizada pelo cientista na interpretação integrada dos dados para tomadas de decisão. Neste trabalho, é introduzido o conceito de grade numérica generalizada (GNG), que generaliza toda série temporal \textit{N}-dimensional a partir de três tipos de parâmetros: (i) grau variacional; (ii) coeficientes de extensão; e (iii) medidas analíticas. Demonstramos neste trabalho que qualquer conjunto de medidas nos domínios do tempo e do espaço pode ser reduzido a uma GNG. A funcionalidade, praticidade e robustez de uma representação de dados baseada no conceito de GNG são investigadas a partir de exemplos de aplicações em física espacial e ambiental. A pesquisa em analítica visual desenvolvida neste projeto de doutorado em Computação Aplicada envolveu a investigação de métodos de geração de séries temporais \textit{N}-dimensionais não lineares para construção de uma base canônica de dados, com o objetivo de testar a complexidade do modelo proposto. O método para análise de flutuações foi adotado como método analítico padrão para séries temporais, e o modelo de representação de GNGs foi desenvolvido em C++, XML e Java. Considerando o novo conceito proposto para grade numéricas generalizadas, como resultados principais desta pesquisa podemos destacar: proposta e apresentação de um novo modelo para representação e visualização analítica de séries temporais; e investigação de um gerador de dados canônicos para teste do modelo no contexto da sua aplicação para o monitoramento do clima espacial. |
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