ANÁLISE TOPOLÓGICA DE DADOS PARA CARACTERIZAÇÃO DE PERIODICIDADE EM SÉRIES TEMPORAIS DE DADOS PLUVIOMÉTRICOS

Abstract

O presente trabalho traz a aplicação de métodos desenvolvidos na Análise Topológicade Dados e propõe uma nova abordagem para classificar séries temporais contendo dados deprecipitação. Especificamente aplicamos o método “Sliding Windows Embeddings” e “MaximumPersistence”, que combina topologia persistente e mergulhos de janelas móveis paracaracterizar e criar um ranking da periodicidade de séries temporais. Comparamos os resultadosobtidos com os resultados da aplicação do método Sample Entropy, que mede a taxa degeração de novas informações examinando séries temporais. Quando a entropia é alta dizemosque o fenômeno é de alta complexidade, isto é, trata-se de uma difícil predição. É esperadoque em séries com alta entropia tenhamos menor periodicidade e foi exatamente o que encontramos,pudemos caracterizar através do “Score” quais séries, e portanto regiões do estado dePernambuco, tem regime de chuva menos periódico, coincidindo com regime de menor complexidade.