Sciences appliquées, vol. 14, pages 1960 : Méthode de sélection des caractéristiques des séries chronologiques basée sur des informations mutuelles

Sciences appliquées doi : 10.3390/app14051960

Auteurs : Lin Huang Xingqiang Zhou Lianhui Shi Li Gong

Les données de séries chronologiques présentent des caractéristiques telles qu’une dimensionnalité élevée, un bruit excessif, un déséquilibre des données, etc. Dans le processus de prétraitement des données, la sélection des caractéristiques joue un rôle important dans l’analyse quantitative des données de séries chronologiques multidimensionnelles. Visant le problème de la sélection de caractéristiques de données de séries chronologiques multidimensionnelles, une méthode de sélection de caractéristiques pour les séries chronologiques basée sur les informations mutuelles (MI) est proposée. L’une des difficultés des méthodes traditionnelles d’IM réside dans la recherche d’une variable cible appropriée. Pour résoudre ce problème, la principale innovation de cet article est l’hybridation des méthodes d’analyse en composantes principales (ACP) et de régression par noyau (KR) basées sur l’IM. Premièrement, sur la base de données opérationnelles historiques, l’opérabilité quantifiable du système est construite à l’aide de PCA et KR. L’étape suivante consiste à utiliser l’opérabilité du système construit comme variable cible pour l’analyse MI afin d’extraire les fonctionnalités les plus utiles pour l’analyse des données du système. Afin de vérifier l’efficacité de la méthode, une expérience est menée sur l’ensemble de données du moteur CMAPSS et l’efficacité de la reconnaissance des conditions est testée sur la base des caractéristiques extraites. Les résultats indiquent que la méthode proposée peut réaliser efficacement l’extraction de caractéristiques de données de surveillance de grande dimension.

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Auteur:Maurice Block.,Référence litéraire de cet ouvrage.