Author(s): VENDRUSCULO, L. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.

Summary: O crescente armazenamentos de dados com características temporais desafia os pesquisadores a elaborar algoritmos eficientes para a descoberta de conhecimento. A mineração de dados, por meio da descoberta de padrões seqüenciais, contribui para o entendimento de ocorrência de fenômenos que possuam um ciclo não conhecido. Neste trabalho, foram analisados dados referentes à altura do Rio Paraguai de uma série histórica centenária. Utilizou-se a técnica SAX para redução da dimensionalidade e representação simbólica dos dados. Por meio do algoritmo GeneralizedSequentialPatterns, as seqüências mais freqüentes encontradas explicaram a periodicidades transitórias e permanentes do ciclo hidrológico do Rio Paraguai. Como validação da técnica SAX, utilizou-se índices de reflectância advindos da banda 3 A (infra-vermelho próximo) de imagens AVHRR-NOOA. Os resultados nas duas metodologias identificaram similarmente períodos de cheia e estiagem no período de 2004 a 2006.

Publication year: 2009

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Digital Agriculture

Keywords: Data mining, Mineração de dados, Método SAX, Padrões seqüenciais, Sequential patterns, Série histórica do rio Paraguai, Séries temporais, Temporal series