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Previous issue date: 2012-08-24 / Este trabalho propõe um algoritmo para a detecção de anomalias em séries temporais, baseado em técnicas de agrupamento, utilizando a função de distância de Mahalanobis. Após uma revisão das principais e mais recentes contribuições feitas neste campo de pesquisa, uma descrição formal e detalhada do algoritmo é apresentada, seguida por uma discussão sobre como configurar seus parâmetros. A fim de avaliar sua efetividade, ele foi aplicado a casos reais, e seus resultados foram comparados com outra técnica aplicável ao mesmo problema. Os resultados obtidos sugerem que esta proposta pode ser aplicada com sucesso na detecção de anomalias em séries temporais.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4261 |
Date | 24 August 2012 |
Creators | NASCIMENTO, E. G. S. |
Contributors | DE SOUZA, A. F., Menezes, C. S., SHITSUKA, R., Tavares, O. L. |
Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | text |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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