Thesis Details

Veri-bağımlı sınırlayıcı kullanan dinamik zaman bükmesi algoritmasının geliştirilmesi = Developing data-driven lower bounding dynamic time warping algorithm

Authors:

Zaenal, Mohammed

Publisher:

Erciyes Üniversitesi

Main Topics:

Data processing & computer science

Document Type:

Thesis

Program Type:

Master

Publication Date:

12/2011

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000259723

Abstract

Various techniques have been developed for the time series analysis and classification. Dynamic time warping is one of the classification techniques which is used to determine the two time series whether is similar or not similar to each other. However, there are two areas that need to be improved in the DTW approaches which are proposed in the literature. First, the size of the datasets are too big and so the classification scalability remains as a challenging issue. Second, classification accuracy should be improved. In this study, a data-driven lower bounding DTW algorithm is proposed and the proposed approach is compared with Sakoe-Chiba lower bounding DTW algorithms. The proposed algorithm outperforms Sakoe-Chiba lower bounding DTW algorithm and the results are promising.Keywords: Data mining, dynamic time warping, time series analysis, data-driven lower bounding.

Zaman serilerinin analizi ve sınıflandırılması için çeşitli teknikler geliştirilmiştir. Dinamik Zaman Bükmesi (DZB - Dynamic Time Warping) zaman sınıflandırma tekniklerinden birisidir ve iki zaman serisinin birbirinin benzeri olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Ancak literatürde önerilen DZB yaklaşımlarının iyileştirilmesi gereken iki alan mevcuttur. İlk olarak, ciddi büyüklükteki veri kümeleri ve dolayısı ile sınıflandırma ölçeklenebilirliği sorun olarak kalmıştır. İkinci olarak, sınıflandırma doğruluğunun yükseltilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında veri-bağımlı sınırlayıcı kullanan DZB algoritması geliştirilmiştir ve önerilen algoritma Sakoe-Chiba bandı kullanan DZB algoritması ile karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı Sakoe-Chiba bandı kullanan DZB algoritmasına göre daha yüksektir ve elde edilen sonuçlar umut vericidir.Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, dinamik zaman bükmesi, zaman serileri analizi, veri bağımlı sınırlayıcı.

Thesis Details

Veri-bağımlı sınırlayıcı kullanan dinamik zaman bükmesi algoritmasının geliştirilmesi = Developing data-driven lower bounding dynamic time warping algorithm

Authors: Zaenal, Mohammed

Publisher: Erciyes Üniversitesi

Main Topics: Data processing & computer science

Document Type: Thesis

Program Type: Master

Publication Date: 12/2011

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000259723