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Online Outlier Detection for Time-varying Time Series on Improved ARHMM in Geological Mineral Grade Analysis ProcessDetección en tiempo real de valores atípicos sobre series de tiempo variable en ARHMM mejorado durante el proceso de análisis de grado mineralógico

Resumen

Existe gran dificultad para la detección en tiempo real para series de datos masivos con altos niveles de ruido de valores atípicos. Se propone un algoritmo de autoaprendizaje ARHMM (Modelo autoregresivo oculto de Markov) para llevar a cabo la detección de dichos valores atípicos en el proceso de análisis del grado mineral geológico. El algoritmo usa un modelo AR para ajustar la serie de tiempo obtenida del “analizador de fluorescencia de rayos X” y hace uso del HMM como una herramienta básica de detección, la cual puede evitar la deficiencia de predeterminar el umbral en métodos tradicionales de detección. Para actualizar los parámetros del ARHMM en tiempo real, la estructura del algoritmo BDT (Brockwell-Dahlhaus-Trindade) tradicional se mejora para ser una doble estructura iterativa en la que se aplica el cálculo iterativo en tiempo y en orden respectivamente. Con el propósito de reducir la influencia de valores atípicos (o extremos) en la actualización del parámetro de ARHMM, se adoptan las estrategias de detección-antes-que-actualización y la detección-basada-en-actualización, lo que también aumenta la robustez del algoritmo. La subsiguiente simulación por modelos de datos y aplicación práctica comprueba la precisión, fortaleza y capacidad de la detección en línea del algoritmo. De acuerdo con el resultado, es evidente que el nuevo algoritmo propuesto en este artículo es más apropiado para la detección de datos de valores atipicos para el análisis del grado mineral en geología y el procesamiento mineral.

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Información del documento

  • Titulo:Online Outlier Detection for Time-varying Time Series on Improved ARHMM in Geological Mineral Grade Analysis Process
  • Autor:Liu, Fang; Su, Weixing; Zhao, Jianjun; Zhoub, Junwu
  • Tipo:Artículo
  • Año:2017
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Universidad Nacional de Colombia
  • Materias:Estudio de tiempos Costos de producción Industria minera Mineralogía
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