On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory
Lingua: inglese
Editore: Springer, Palgrave Macmillan Mär 2023, 2023
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 176 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030952334
- Titolo
- On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Information Theory
- Autore
- Fabian Guignard
- Editore
- Springer, Palgrave Macmillan Mär 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030952339
- ISBN 13
- 9783030952334
- Peso dell'articolo
- 277 grammi
- Dimensioni
- 235x155x10 mm
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.
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