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On the use of evolutionary time series analysis for segmenting paleoclimate data.

Perez-Ortiz, M. und Duran-Rosal, A. und Gutierrez, P.J. und Sanchez-Monedero, J. und Nikolaou, Athanasia und Fernandez-Navarro, F. und Hervas-Martinez, C. (2017) On the use of evolutionary time series analysis for segmenting paleoclimate data. Neurocomputing. Elsevier. doi: 10.1016/j.neucom.2016.11.101. ISSN 0925-2312.

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Offizielle URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217315345

Kurzfassung

Recent studies propose that different dynamical systems, such as climate, ecological and financial systems, among others, present critical transition points named to as tipping points (TPs). Climate TPs can severely affect millions of lives on Earth so that an active scientific community is working on finding early warning signals. This paper deals with the development of a time series segmentation algorithm for paleoclimate data in order to find segments sharing common statistical patterns. The proposed algorithm uses a clustering-based approach for evaluating the solutions and six statistical features, most of which have been previously considered in the detection of early warning signals in paleoclimate TPs. Due to the limitations of classical statistical methods, we propose the use of a genetic algorithm to automatically segment the series, together with a method to compare the segmentations. The final segments provided by the algorithm are used to construct a prediction model, whose promising results show the importance of segmentation for improving the understanding of a time series.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/114768/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Zusätzliche Informationen:Bisher nur online erschienen.
Titel:On the use of evolutionary time series analysis for segmenting paleoclimate data.
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Perez-Ortiz, M.Department of Quantitative Methods, Universidad Loyola Andalucía, Third Building, Córdoba 14004, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Duran-Rosal, A.Department of Computer Science and Numerical Analysis, University of Córdoba, Rabanales Campus, Albert Einstein building, Córdoba 14071, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gutierrez, P.J.iaa-csic, granada, spainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sanchez-Monedero, J.Department of Quantitative Methods, Universidad Loyola Andalucía, Third Building, Córdoba 14004, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nikolaou, AthanasiaAthanasia.Nikolaou (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fernandez-Navarro, F.Department of Quantitative Methods, Universidad Loyola Andalucía, Third Building, Córdoba 14004, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hervas-Martinez, C.Department of Computer Science and Numerical Analysis, University of Córdoba, Rabanales Campus, Albert Einstein building, Córdoba 14071, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2017
Erschienen in:Neurocomputing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1016/j.neucom.2016.11.101
Verlag:Elsevier
ISSN:0925-2312
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Time series segmentation, Genetic algorithms, Clustering, Paleoclimate data, Tipping points, Abrupt climate change,
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:keine Zuordnung
DLR - Forschungsgebiet:keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):keine Zuordnung, R - Exploration des Sonnensystems
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Planetenforschung > Planetenphysik
Hinterlegt von: Nikolaou, Athanasia
Hinterlegt am:10 Nov 2017 12:42
Letzte Änderung:06 Sep 2019 15:18

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