Дескрипторная модель локальных и глобальных свойств многомерного временного ряда на основе нечеткой тенденции

Abstract

Современные системы характеризуются большими скоростями и объемами поступления числовых данных. Увеличивается количество технических систем, в том числе автономных, генерирующих большие объемы числовых данных наблюдения и мониторинга в режиме реального времени. Указанные данные имеют многомерную структуру и привязку к моментам времени, что позволяет рассматривать их в виде числовых многомерных временных рядов. В рамках дескриптивного анализа в статье получены новые модели представления и извлечения локальных и глобальных свойств, рассматриваемые на различных уровнях грануляции, учитывающие поведенческие особенности многомерного временного ряда. Для этого применены положения теории нечетких множеств и нечетких тенденций, что обеспечило генерацию результатов в лингвистической форме, понятной эксперту. Modern systems are characterized by high rates and volumes of receipt of numerical data. The number of technical systems, including Autonomous ones, is increasing, generating large amounts of numerical data of observation and monitoring in real time. These data have a multidimensional structure and binding to time points, which allows us to consider them in the form of numerical multivariate time series. As part of the descriptive analysis, the article presents new models of representation of local and global features, considered at different levels of granulation, taking into account the behavioral features of a multivariate time series. For this purpose, the provisions of the theory of fuzzy sets and fuzzy tendency were applied, which provided the results in a linguistic form understandable to the expert.