Defesa de Dissertação de Mestrado: Método para Tratamento de Anomalias em Séries Temporais Multivariadas

Orientadores:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Eduardo Soares Ogasawara

Banca Examinadora:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Eduardo Bezerra

Suplentes:
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Rafaelli Coutinho - CEFET/RJ

Resumo:

Este trabalho de dissertação apresenta um modelo conceitual de fluxo de dados, por meio da abordagem de métodos de aprendizagem de máquina, com o objetivo de detectar, validar e predizer a ocorrência de anomalias em séries temporais multivariadas. Para alcançar esse objetivo são feitos estudos de métodos orientados a dados, como a rede neural Self-Organizing M aps (SOM), o algoritmo decision tree (DT) e a rede neural recorrente Long Short-term Memory (LSTM). Assim o modelo de fluxo de dados é uma composição desses três métodos para formar um detector, classificador e preditor de anomalias, mediante uma representação binária. Tendo em vista uma maior abrangência, o modelo é aplicado em conjuntos de dados reais de dois domínios distintos, sendo o primeiro na área de óleo e gás e o segundo no contexto meteorológico.

Para assistir acesse: https://us02web.zoom.us/j/84879490262?pwd=QU13OFZXbW5CMVZmZW9Ca2NoaFpMdz09