Vliv vyhlazovacího parametru na detekci změn pomocí algoritmu basis pursuit

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG42__%2F14%3A00519370" target="_blank" >RIV/60162694:G42__/14:00519370 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://vavtest.unob.cz/registr" target="_blank" >http://vavtest.unob.cz/registr</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Vliv vyhlazovacího parametru na detekci změn pomocí algoritmu basis pursuit

Popis výsledku v původním jazyce

Problematika detekce změn ve stochastickém procesu souvisí s identifikací časových okamžiků, ve kterých se vlastnosti procesu mění. Příspěvek se zabývá detekcí změn ve střední hodnotě jednorozměrného stochastického procesu pomocí basis pursuit algoritmus využitím Heaviside funkcí. Mezi možnými reprezentacemi tohoto procesu se snažíme najít takovou, která je řídká (sparse). Takový problém lze řešit pomocí l1-minimalizace. Příspěvek obsahuje výpočet empirické pravděpodobnosti úspěšné detekce bodu změny jako funkci vyhlazovacího parametru a hodnoty směrodatné odchylky aditivního bílého šumu. Hodnoty empirické pravděpodobnosti byly určeny pomocí simulací, přičemž polohy bodů změn byly voleny náhodně.

Název v anglickém jazyce

Impact of Smoothing Parameter on Change Point Detection by Basis Pursuit Algorithm

Popis výsledku anglicky

Detection of changes is a problem of discovering time points at which properties of a stochastic process change. The contribution deals with change point detection in a one-dimensional stochastic process using basis pursuit algorithm. A stochastic process with change in the mean is estimated using dictionary consisting of Heaviside functions. Among all possible representations of the process we want to find a sparse one. This problem can be solved by l1-minimization. In this contribution the author calculate empirical probability of successful change point detection as a function depending on the smoothing parameter and the level of standard deviation of an additive white noise of the stochastic process. The empirical probability was computed by simulations where locations of change points were chosen randomly from uniform distribution.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

XXXII Internation Colloquium on the Management of Educational Process

ISBN

978-80-7231-957-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

141-146

Název nakladatele

University of Defence

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

1. 1. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—