классификация мультифрактальных стохастических временных рядов с использованием мета-алгоритмов на основе деревьев решений

Authors

  • В. Булах
  • Л. Кириченко
  • Т. Радивилова

Keywords:

мультифрактальные временные ряды, биномиальный стохастический каскад, классификация временных рядов, Случайный лес, Беггинг

Abstract

В статье проведен сравнительный анализ классификации фрактальных временных рядов с помощью мета-алгоритмов на основе деревьев решений. Для построения модельных фрактальных временных рядов были выбраны биномиальные стохастические каскадные процессы. Анализ показывает, что наилучшие результаты получены методами Случайного леса и Бэггинг, которые используют деревья регрессии.

References

1. Esling P., Agon C.: Time series data mining, ACM Computing Surveys, vol.46, no.1, (2012).
2. Ben D: Feature-based time-series analysis,
https://arxiv.org/abs/1709.08055, last accessed 2018/03/03.
3. Bagnall A., Bostrom A., Large J., Lines J.: Simulated Data Experiments for Time Series Classification Part 1: Accuracy Comparison with Default Settings. https://arxiv.org/abs/1703.09480v1, last accessed 2018/03/03.
4. Korus L., Piórek M.: Compound method of time series classification. Nonlinear Analysis: Modelling and Control, 20(4), 545–560 (2015).
5. Alghawli A., Kirichenko L.: Multifractal Properties of Bioelectric Signals under Various Physiological States. Information Content & Processing International Journal 2(2), 138-163 (2015).
6. André L., Coelho V., Clodoaldo A., Lima M.: Assessing fractal dimension methods as feature extractors for EMG signal classification. Engineering Applications of Artificial Intelligence 36 81–98 (2014).
7. Symeonidis S.: Sentiment analysis via fractal dimension. Proceedings of the 6th Symposium on Future Directions in Information Access, 48-50 (2015).
8. S.P. Arjunan, D.K. Kumar, G.R. Naik A machine learning based method for classification of fractal features of forearm sEMG using Twin Support Vector Machines. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 4821-4 (2010).
9. R.H.Riedi. Multifractal processes, in Doukhan P., Oppenheim G., Taqqu M.S. (Eds.), Long Range Dependence: Theory and Applications: Birkhuser. -2002. -Р. 625–715.
10. L. Kirichenko, T. Radivilova, E. Kayali: Modeling telecommunications traffic using the stochastic multifractal cascade process. Problems of Computer Intellectualization, 55–63 (2012).
11. Breiman L. Bagging predictors. Machine Learning. (1996),24 (2),P.123–140.
12. Breiman L. Random Forests. Machine Learning. (2001), 45 (1), P.5–32.
13. Davy Cielen, Arno Meysman, Mohamed Ali: Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools, Manning Publications (2016).

Downloads

Published

2020-05-04