Título: Model-centered Ensemble for Anomaly Detection in Time-Series

Data: 21/10/2019

Horário: 16:00h

Local: Sala de Seminários - Bloco 952

Resumo:

Detecção de anomalias em séries temporais é uma área de estudo que cresce rapidamente, devido ao exponencial crescimento do número desensores, e aos benefícios cruciais que podem ser conquistados ao se descobrirem padrões e anomalias nessas séries. Muitos modelos preditivos foram utilizados para esta finalidade, conseguindo bons resultados de diferenciação entre pontos normais e anômalos em séries temporais. Este trabalho propõe um modelo de ensemble que treina alguns desses modelos preditivos com diferentes hiper-parâmetros, e combina os scores de anomalias produzidos por eles. A eficácia deste modelo é demonstrada em algumas sériestemporais reais, como um ano de demanda de energia elétrica, e o estado de uma válvula de um módulo espacial ao longo do tempo.

Banca:

• Prof. Dr. José Antonio Fernandes de Macêdo (MDCC/UFC - Orientador)
• Profª. Drª. Ticiana Linhares Coelho da Silva (UFC - Coorientadora)
• Prof. Dr. João Paulo Pordeus Gomes(MDCC/UFC)