- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- 1. Подготовка данных
- a. Структурирование данных
- b. Нормализация и очистка данных
- 2. Выбор алгоритмов машинного обучения
- a. Модели на основе деревьев решений
- b. Временные ряды
- c. Нейронные сети
- 3. Обучение модели
- a. Разделение данных
- b. Обучение
- 4. Выбор подмножества комбинаций сенсоров
- 5. Результаты и интерпретация
- Заключение
Вопрос или проблема
У меня есть набор из 192 датчиков. Для измерения требуется 4 датчика (например, это средняя температура между используемыми датчиками в сложном материале). Эти датчики распределены по определенной схеме, чтобы получать информацию из всего материала.
У меня около 10k комбинаций этих 192 датчиков, что-то вроде:
1,2,3,4, val_1
2,3,4,5, val_2,
....
13,10,1,192, val_x.
Между val_1 и val_2 существует какая-то связь, поскольку они используют 3 общих датчика, которые относятся примерно к схожему пространству. Для всех других комбинаций существует сложная связь между всеми val_.
Теперь представьте, что все значения были собраны одновременно. Это мой dataset1.
Я повторяю этот цикл измерений 2k раз (например, как временной ряд), собирая соответственно dataset2, dataset3, …datasetn.
Способ, которым изменяется val_1 со временем, также связан с тем, как изменяется val_2 со временем. Другими словами, val_1 и val_2 связаны как в пространстве, так и во времени.
Что я ищу, так это алгоритм машинного обучения, который будет обучен на этих 2k временных наборах данных, чтобы найти связь между 10k комбинациями, так что будущие измерения будут использовать только подмножество из 10k комбинаций (например, сжатие данных).
Какой алгоритм машинного обучения может подойти?
Ответ или решение
Для решения вашей задачи по временным рядам с множеством сенсоров можно рассмотреть подходы, основанные на машинном обучении, которые могут эффективно использовать как пространственные, так и временные зависимости данных. Ниже приведены рекомендации по выбору алгоритмов и являющиеся важными шагами в этом процессе.
1. Подготовка данных
a. Структурирование данных
Для начала необходимо организовать данные в формате, удобном для анализа. Для каждой комбинации сенсоров (например, 4 сенсора) создайте временные ряды, где:
- Каждое значение ("val") будет представлять собой целую последовательность значений за определенный период времени.
- Важно включить временные метки для каждого значения.
b. Нормализация и очистка данных
Перед обучением ML алгоритмов данные следует нормализовать, чтобы устранить аномалии и привести данные к общему масштабу. Также целесообразно устранить пропуски в данных с помощью интерполяции или других методов.
2. Выбор алгоритмов машинного обучения
a. Модели на основе деревьев решений
- Градиентный бустинг и Random Forest могут хорошо работать с пространственными и временными зависимостями, так как они способны захватывать нелинейные отношения. Они также могут предоставить информацию о важности различных сенсоров.
b. Временные ряды
- SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) и Prophet от Facebook могут использоваться, если данные имеют выраженные сезонные компоненты. Однако они менее эффективны, если нужно учитывать многомерные зависимости.
c. Нейронные сети
- LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit) являются подходящими для анализа временных рядов, так как они способны запоминать долгосрочные зависимости, что особенно важно для ваших данных.
- CNN (Convolutional Neural Networks) могут также быть использованы в комбинации с рецидивирующими нейронными сетями, если данные могут быть представлены в виде последовательностей изображений (например, временные карты).
3. Обучение модели
a. Разделение данных
Разделите ваши данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Это обеспечит надежную оценку точности модели.
b. Обучение
Обучите выбранные модели на ваших временных рядах. Обязательно включите регуляризацию для предотвращения переобучения и используйте методы кросс-валидации.
4. Выбор подмножества комбинаций сенсоров
После обучения модели вам нужно будет определить, какие комбинации сенсоров лучше всего предсказывают ваши целевые значения. Это можно сделать с использованием:
- Важности функций в моделях деревьев решений.
- Выхода нейронной сети для различных комбинаций сенсоров.
- Статистических методов, таких как корреляционный анализ или методы отбора признаков.
5. Результаты и интерпретация
По окончании обучения и тестирования модели важно провести интерпретацию полученных результатов:
- Определите значимость различных комбинаций сенсоров.
- Оцените, насколько хорошо структура модели соответствует вашим ожиданиям и пониманию данных.
Заключение
Для решения вашей задачи по анализу временных рядов с помощью сочетания пространственных и временных зависимостей стоит использовать комбинацию популярных методов машинного обучения, включая модели на основе деревьев решений, нейронные сети и методы анализа временных рядов. Обратите особое внимание на структурирование данных и их предварительную обработку, так как это существенно повлияет на качество ваших прогнозов.