6533b7defe1ef96bd1276be9

RESEARCH PRODUCT

Reāllaika laikrindu analīze prognozēšanai un anomāliju detektēšanai

Artis Alksnis

subject

Matemātikaanomāliju noteikšana laikrindāsDTWLSTMHolt-WintersLightGBM

description

Šajā darbā tiek aprakstīts laikrindu anomāliju noteikšanas modeļa izstrādes process un tā realizācija. Darbs tiek balstīts uz temperatūras mērījumu sensoru datiem. Anomāliju noteikšanas modeļa izstrādes ietvaros tiek apskatītas sekojošas tēmas - simulāciju veidošanda, laikrindu analīze, laikrindu priekšapstrāde, laikrindu klasterēšana, laikrindu prognozējošo modeļu izveide, anomāliju noteikšana un modeļu ansambļa izveide. Darba mērķis ir apskatīt dažāda tipa modeļus, metodes un to apvienojumus, lai izveidotu robustu anomāliju noteikšanas modeļu ansambli. Darba rezultātā tika izveidots laikrindu anomāliju noteikšanas modeļu ansamblis, kura pamatā ir četri modeļi - LightGBM, LSTM, Holt-Winters un laikrindu apakšperiodu klasterēšana. Modelēšana un analīze tika veikta programmēšanas valodā Python un darba pielikums satur JupyterLab darba grāmatas.

https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/56408