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Título: Um algoritmo baseado em técnicas de agrupamento para detecção de anomalias em séries temporais utilizando a distância de mahalanobis
Autor(es): Nascimento, Erick Giovani Sperandio
Orientador: Tavares, Orivaldo de Lira
Coorientador: Souza, Alberto Ferreira de
Data do documento: 24-Ago-2012
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Este trabalho propõe um algoritmo para a detecção de anomalias em séries temporais, baseado em técnicas de agrupamento, utilizando a função de distância de Mahalanobis. Após uma revisão das principais e mais recentes contribuições feitas neste campo de pesquisa, uma descrição formal e detalhada do algoritmo é apresentada, seguida por uma discussão sobre como configurar seus parâmetros. A fim de avaliar sua efetividade, ele foi aplicado a casos reais, e seus resultados foram comparados com outra técnica aplicável ao mesmo problema. Os resultados obtidos sugerem que esta proposta pode ser aplicada com sucesso na detecção de anomalias em séries temporais.
This work proposes an algorithm for anomaly detection in time series data, based on clustering techniques, using the Mahalanobis distance function. After a brief review of the main and recent contributions made in this research field, a formal and detailed description of the algorithm is presented, followed by a discussion on how to set its parameters. In order to evaluate its effectiveness, it was applied to real cases, and its results were compared with another techniques proposed to the same problem. The obtained results suggest that this proposal can be successfully applied to detect anomaly in time series.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4261
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