On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory

Lingua: inglese

Editore: Springer International Publishing Mrz 2022, 2022

3030952304 / 9783030952303

Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The gathering and storage of data indexed in space and time are experiencing unprecedented growth, demanding for advanced and adapted tools to analyse them. This thesis deals with the exploration and modelling of complex high-frequency and non-stationary spatio-temporal data. It proposes an efficient framework in modelling with machine learning algorithms spatio-temporal fields measured on irregular monitoring networks, accounting for high dimensional input space and large data sets. The uncertainty quantification is enabled by specifying this framework with the extreme learning machine, a particular type of artificial neural network for which analytical results, variance estimation and confidence intervals are developed. Particular attention is also paid to a highly versatile exploratory data analysis tool based on information theory, the Fisher-Shannon analysis, which can be used to assess the complexity of distributional properties of temporal, spatial and spatio-temporal data sets. Examples of the proposed methodologies are concentrated on data from environmental sciences, with an emphasis on wind speed modelling in complex mountainous terrain and the resulting renewable energy assessment. The contributions of this thesis can find a large number of applications in several research domains where exploration, understanding, clustering, interpolation and forecasting of complex phenomena are of utmost importance. 176 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783030952303

Titolo
On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory
Autore
Fabian Guignard
Editore
Springer International Publishing Mrz 2022
Anno di pubblicazione
2022
Condizione
Neu
Rilegatura
Buch
Lingua
inglese
ISBN 10
3030952304
ISBN 13
9783030952303
Peso dell'articolo
436 grammi
Dimensioni
241x160x16 mm

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Bergisch Gladbach, Germania

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