Publicación:
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder
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Fecha
2018
Autores
Alfonte Zapana, Reynaldo
Título de la revista
Revista ISSN
Título del volumen
Editor
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Número de la revista
Abstracto
En este trabajo se propone un m´etodo basado en autoencoder para la reducción de la dimensionalidad de series temporales, el cual consiste en la configuración del número de capas y unidades. El método se comparo´ con técnicas de reducción de dimensionalidad lineales y no lineales. Además se provee dos casos de estudio para determinar relaciones en datos climáticos. Es importante la representación adecuada de las series temporales al momento de proceder a analizar con algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. En series temporales hay una diversidad de t´ecnicas de representación que a la vez hacen reducción de dimensionalidad.
Descripción
Palabras clave
Visualización,
Series temporales climáticas,
Autoencoder,
Aprendizaje profundo