Data Cleansing of Multiple Environmental Monitoring Time Series Using Spatio-Temporal Correlation
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Aplicações computacionais baseadas em dados de sensores são uma realidade, mas os dados coletados e transmitidos para as aplicações raramente chegam prontos para o uso devido a perdas e ruídos de vários tipos. Neste trabalho desenvolve-se uma abordagem baseada em correlação espaço temporal para limpeza de dados de múltiplas séries temporais de sensores quanto à ruído, dados ausentes e outliers. O método foi testato em seis conjuntos de dados reais publicamente disponíveis e o seu desempenho foi comparado com um método baseline, com um autoencoder denoising e com outro método publicado. Os resultados mostram que a abordagem proposta é competitiva e requer menos dados de treinamento do que os concorrentes.
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2021 ◽
Vol 32
(6)
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pp. 1259-1279
Keyword(s):
2008 ◽
Vol 4
(3)
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pp. 181-192
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Keyword(s):
2021 ◽
Vol 88
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pp. 101627