Методы гранулирования нечѐтких временных рядов для анализа данных

Увеличение размерности данных, вызванное множеством гетерогенных временных рядов, обусловливает разработку эффективных способов их обработки и сжатия. В данной статье рассмотрен подход к сжатию данных, представленных в виде временных рядов, основанный на гранулировании с использованием методов нечѐткой логики. Проведѐн анализ среднесуточной температуры в Республике Татарстан в период метеонаблюдений с 1881 по 2024 годы. Гранулирование позволило значительно сжать объѐм данных. Для преобразования исходных числовых данных в информационные гранулы использовано нечѐткое резюмирование, которое позволило осуществить автоматическую генерацию гранулярного описания поведения временного ряда. Резюмирование результатов состояния временного ряда, полученных при анализе, выполнено с помощью методов нечѐткой логики, включающих набор правил, функции принадлежности для каждого временного сезона, интервальные лингвистические переменные и программный модуль логического вывода (дефаззификации). Применение предложенных методов в рассмотренном примере позволило сократить объѐм данных с 52534 до 7504 точек (коэффициент сжатия ~85%). Разработанные методы могут быть использованы для анализа больших объѐмов данных в различных прикладных областях.