МЕТОД ІДЕНТИФІКАЦІЇ ЛОКАЛЬНИХ АНОМАЛІЙ ЗНАЧЕНЬ ПОКАЗНИКІВ СТАНУ ДОВКІЛЛЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ДЕКОМПОЗИЦІЇ НА ПІВХВИЛІ - Шмундяк , Д. О.; Копняк, В. Є. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2024)
В епоху масової цифровізації всіх існуючих частин діяльності людства, кількість даних невпинно зростає і важливо мати навички з ними працювати для розв’язання різного роду задач. Однією з найпоширеніших структур збереження цих даних є часові ряди — послідовності точок, зазвичай, за певний хронологічний період. До цієї категорії відносяться фінансові показники, дані екологічного моніторингу, медичні показники тощо. Широкий перелік сфер застосування робить задачу аналізу часових рядів актуальною і важливою. Якість зробленого прогнозу часового ряду багато в чому залежить від якості проведеного аналізу, який може включати обробку та стандартизацію самих даних, виділення вагомих показників, пошук взаємозв’язків тощо. Серед цих кроків особливо вагоме місце посідає пошук аномалій. Аномалії — це точки набору даних, які певним чином відрізняються від інших значень або певних шаблонів поведінки. Наявність подібних записів сильно впливає на можливість моделей машинного навчання зробити точний прогноз, тому необхідно мати можливість ідентифікувати ці аномалії. Розроблено новий метод ідентифікації локальних аномалій значень показників стану довкілля з використанням декомпозиції на півхвилі. Основна ідея методу полягає у декомпозиції часового ряду на півхвилі, використовуючи точки тенденції, де падіння змінюється на зростання, чи навпаки, та у розбитті ряду на фрагменти. Кожен окремий фрагмент аналізується окремо і на ньому виконується пошук аномалій комбінування багатьох методів. Точність роботи цих методів перевіряється за рахунок експертного методу. Описано основні кроки запропонованого методу, наведено приклад його роботи на реальних даних моніторингу якості атмосферного повітря, отриманих з однієї зі станцій мережі громадського моніторингу EcoCity у межах міжнародної програми «Чисте повітря для України». На базі платформи Kaggle, розроблено на протестовано запропонований метод. Результат пошуку аномалій застосовано для побудови моделі Facebook Prophet та порівняно точність апроксимації з результатами роботи моделі Prophet з параметрами за замовчуванням. Випробування показали зменшення помилки апроксимації часового ряду на 11 % за метрикою RMSE та на 8 % за метрикою MAE. Це дозволило підтвердити ефективність розроблено методу.