Deep Graphical Models for Causality Analysis of Multivariate Time Series. Anomaly Detection, Attribution, and Environmental Science Applications

Langue : anglais

Edité par Cuvillier, 2024

3689520886 / 9783689520885

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung tiefer grafischer Modelle zur Kausalitätsanalyse, insbesondere in multivariaten Zeitreihen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Berücksichtigung versteckter Störfaktoren und der Analyse nichtlinearer Zusammenhänge.Durch die Integration von Expertenwissen und den Einsatz von Proxy-Variablen können komplexe kausale Strukturen in verrauschten Daten, die über nichtlineare Kausalverknüpfungen miteinander verbunden sind und von versteckten Störfaktoren beeinflusst sind, aufgedeckt werden. Die entwickelten Methoden ermöglichen nicht nur die Schätzung der Intensität kausaler Zusammenhänge, sondern auch die Detektion und Attribution von Anomalien in multivariaten Zeitreihen.Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen datengetriebenen Methode zur Partitionierung des Netto-Ökosystem-Austauschs (engl. net ecosystem exchange). Durch die Anwendung eines tiefen Zustandsraummodells können die Tageswerte der Ökosystematmung geschätzt werden, was für das Verständnis des Klimawandels von großer Bedeutung ist.…

N° de réf. du vendeur 9783689520885

Détails bibliographiques

Titre
Deep Graphical Models for Causality Analysis of Multivariate Time Series. Anomaly Detection, Attribution, and Environmental Science Applications
Auteur
Violeta-Teodora Trifunov
Éditeur
Cuvillier
Année de publication
2024
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3689520886
ISBN à 13 chiffres
9783689520885
Poids de l'article
386 grammes
Dimensions
210x148x17 mm

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