Made available in DSpace on 2016-01-13T13:27:38Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1995. Added 1 bitstream(s) on 2016-01-13T13:33:06Z : No. of bitstreams: 1 000026726.pdf: 835192 bytes, checksum: 83920038a2ee84e729d445cc359d3b2b (MD5)

Orientador: Antonio José Accioly / Mestre

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6337.pdf: 1365151 bytes, checksum: 464969011137271e4d5d5088872c236b (MD5) Previous issue date: 2014-08-28 / A time series analysis presents challenges. There is a difficulty to manipulate the data by requiring a large computational cost, or even, by the difficulty of finding subsequences that have the same characteristics. However, this analysis is important for understanding the evolution of various phenomena such as climate change, changes in financial markets among others. This project proposed the development of a method for performing similarity queries in time series that have better performance and accuracy than the state-of-art and a method of mining association rules in series using similarity. The experiments performed have applied the proposed methods in real data sets, bringing relevant knowledge, indicating that both methods are suitable for analysis by similarity of one-dimensional and multidimensional time series. / A analise de séries temporais apresenta certos desafios. Seja pela dificuldade na manipulação dos dados, por exigir um grande custo computacional, ou mesmo pela dificuldade de se en¬contrar subsequências que apresentam as mesmas características. No entanto, essa analise e importante para o entendimento da evolução de diversos fenômenos como as mudanças climaticas, as variações no mercado financeiro entre outros. Este projeto de mestrado propos o desenvolvimento de um método para a realização de consultas por similaridade em series temporais que apresentam melhor desempenho e acurâcia que o estado-da-arte e um método de mineração de regras de associação em series utilizando similaridade. Os experimentos feitos aplicaram os métodos propostos em conjuntos de dados reais, trazendo conhecimento relevante, indicando que os metodos são adequados para analise por similaridade de series temporais unidimensionais e multidimensionais.