Predição de séries temporais por similaridade - BV FAPESP
Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista; Huei Diana Lee; Agma Juci Machado Traina
Um dos maiores desafios em Mineração de Dados é a integração da informação temporal ao seu processo. Esse fato tem desafiado profissionais de diferentes domínios de aplicação e recebido investimentos consideráveis da comunidade científica e empresarial. No contexto de predição de Séries Temporais, os investimentos se concentram no subsídio de pesquisas destinadas à adaptação dos métodos convencionais de Aprendizado de Máquina para a análise de dados na qual o tempo constitui um fator importante. À vista disso, neste trabalho é proposta uma nova extensão do algoritmo de Aprendizado de Máquina k-Nearest Neighbors (kNN) para predição de Séries Temporais, intitulado de kNN - Time Series Prediction with Invariances (kNN-TSPI ). O algoritmo concebido difere da versão convencional pela incorporação de três técnicas para obtenção de invariância à amplitude e deslocamento, invariância à complexidade e tratamento de casamentos triviais. Como demonstrado ao longo desta dissertação de mestrado, o uso simultâneo dessas técnicas proporciona ao kNN-TSPI uma melhor correspondência entre as subsequências de dados e a consulta de referência. Os resultados de uma das avaliações empíricas mais extensas, imparciais e compreensíveis já conduzidas no tema de predição de Séries Temporais evidenciaram, a partir do confronto de dez métodos de projeção, que o algoritmo kNN-TSPI, além de ser conveniente para a predição automática de dados a curto prazo, é competitivo com os métodos estatísticos estado-da-arte ARIMA e SARIMA. Por mais que o modelo SARIMA tenha atingido uma precisão relativamente superior a do método baseado em similaridade, o kNN-TSPI é consideravelmente mais simples de ajustar. A comparação objetiva e subjetiva entre algoritmos estatísticos e de Aprendizado de Máquina para a projeção de dados temporais vem a suprir uma importante lacuna na literatura, a qual foi identificada por meio de uma revisão sistemática seguida de uma meta-análise das publicações selecionadas. Os 95 conjuntos de dados empregados nos experimentos computacionais juntamente com todas as projeções analisadas em termos de Erro Quadrático Médio, coeficiente U de Theil e taxa de acerto Prediction Of Change In Direction encontram-se disponíveis no portal Web ICMC-USP Time Series Prediction Repository. A presente pesquisa abrange também contribuições e resultados significativos em relação às propriedades inerentes à predição baseada em similaridade, sobretudo do ponto de vista prático. Os protocolos experimentais delineados e as diversas conclusões obtidas poderão ser usados como referência para guiar o processo de escolha de modelos, configuração de parâmetros e aplicação dos algoritmos de Inteligência Artificial para predição de Séries Temporais. (AU)