Serviço Web para Imputação de Dados em Séries Temporais Univariadas

Author:

Abreu Jeremias Lima,Vidal Douglas Almeida,Gonçalves Glauco Estacio

Abstract

Um problema comum na coleta de dados ambientais são as lacunas, as quais podem ser mitigadas pela imputação de dados. Embora haja bibliotecas computacionais para imputação, estas exigem o aprendizado de novas tecnologias e programação. Para suprir esta necessidade, este trabalho apresenta um serviço web para imputação de dados em séries temporais, o qual permite que uma aplicação cliente solicite imputações em dados com lacunas. Além da descrição da arquitetura deste serviço, este artigo mostra resultados de uma rigorosa avaliação de desempenho do serviço em termos de tempo e qualidade da imputação, de modo a fornecer uma visão global do compromisso entre o tempo de execução e a precisão de cada algoritmo.

Publisher

Sociedade Brasileira de Computação - SBC

Reference11 articles.

1. Addi, M., Gyasi-Agyei, Y., Obuobie, E., and Amekudzi, L. K. (2022). Evaluation of imputation techniques for infilling missing daily rainfall records on river basins in ghana. Hydrological Sciences Journal, 67(4):613–627.

2. Bezerra, D., Junior, J., Gonçalves, G., and Medeiros, V. (2019). Avaliação de disponibilidade de estações de medição meteorológica. In Anais do X Workshop de Computação Aplicada a Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, pages 1–10, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

3. Chauhan, A. (2019). A review on various aspects of mongodb databases. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 8(5).

4. Daigneau, R. (2011). Service Design Patterns: fundamental design solutions for SOAP/WSDL and restful Web Services. Addison-Wesley.

5. Dhevi, A. S. (2014). Imputing missing values using inverse distance weighted interpolation for time series data. In 2014 Sixth international conference on advanced computing (ICoAC), pages 255–259. IEEE.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3