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

Idioma: inglés

Editorial: 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 ref. del artículo 9783689520885

Detalles bibliográficos

Título
Deep Graphical Models for Causality Analysis of Multivariate Time Series. Anomaly Detection, Attribution, and Environmental Science Applications
Autor
Violeta-Teodora Trifunov
Editorial
Cuvillier
Año de publicación
2024
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3689520886
ISBN 13
9783689520885
Peso del artículo
386 gramos
Dimensiones
210x148x17 mm

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