PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Metody analýzy časových řad - NMET063
Anglický název: Time series analysis methods
Zajišťuje: Katedra fyziky atmosféry (32-KFA)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2021
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/1, Z+Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština, angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D.
Anotace -
Poslední úprava: doc. Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D. (14.05.2023)
Cílem přednášky je demonstrovat vybrané principy a způsoby použití různých metod zpracování měřených a simulovaných časových řad. Pozornost je věnována jak tradičním lineárním postupům, tak metodám analýzy a zpracování nelineárních a chaotických signálů. Určeno studentům magisterského studia i zájemcům z řad doktorandů.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: JIMI/MFF.CUNI.CZ (21.04.2008)

Seznámit studenty se základními technikami lineární a nelineární analýzy časových řad.

Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: prof. RNDr. Petr Pišoft, Ph.D. (16.01.2024)

Pro udělení zápočtu se předpokládá prezentace individuálního řešení souboru úloh, předložených na konci semestru a pokrývajících základní témata, specifikovaná v sylabu přednášky a upřesněná v průběhu jejího konání. Zápočtové úlohy je možné vypracovat formou domácí práce, jejich prezentace se předpokládá prostřednictvím stručné zprávy ilustrující použitý postup a dosažené výsledky.

Udělení zkoušky je vázáno na prezentaci zápočtových úloh; zkouška má podobu diskuse nad zápočtovou prezentací a má ověřit znalost použitých technik a jejich souvislostí, v rozsahu daném sylabem.

Literatura -
Poslední úprava: Mgr. Josef Miškovský, Ph.D. (09.05.2005)

Pollock D. S. G. (1999): A Handbook of Time-Series Analysis, Signal Processing and Dynamics. Academic Press, 733 pp.

Von Storch H., Zwiers F. W. (1999): Statistical Analysis in Climate Research. Cambridge University Press, 484 pp.

Abarbanel H. D. I. (1996): Analysis of observed chaotic data. Springer, 272 pp.

Kantz H., Schreiber T. (1997): Nonlinear Time Series Analysis. Cambridge University Press, 304 pp.

Metody výuky -
Poslední úprava: doc. Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D. (26.02.2021)

Přednáška, doplněná cvičením.

Realizace v LS 2020/2021: ZOOM prezentace & diskuse probíraných témat na https://cuni-cz.zoom.us/j/6514300600

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: doc. Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D. (08.10.2017)

Udělení zkoušky je vázáno na prezentaci zápočtových úloh; zkouška má formu diskuse nad zápočtovou prezentací a má ověřit znalost použitých technik a jejich souvislostí, v rozsahu daném sylabem.

Sylabus -
Poslední úprava: Mgr. Josef Miškovský, Ph.D. (09.05.2005)

Základní pojmy:

Časové řady, základní charakteristiky.

Lineární metody:

AR a ARMA modely.

Spektrální metody. Spektrální filtry. Vlnková (wavelet) transformace.

Metody redukce dimenzionality. Analýza hlavních komponent. Kanonická korelační analýza.

Nelineární metody:

Nelineární a chaotické řady, chaotičnost a nelinearita, chování nelineárních systémů, atraktory a podivné atraktory.

Rekonstrukce fázového prostoru z časových řad, metoda časových zpoždění, multivariační přístup.

Fraktální dimenze, korelační integrál, míra vzájemné informace, Lyapunovovy exponenty, entropie a jejich výpočet z časových řad.

Testy nelinearity v časových řadách, časová reversibilita, surrogate testy.

Metoda lokálních modelů.

Neuronové sítě. Vícevrstvý perceptron, metoda zpětného šíření chyby. RBF neuronové sítě.

Nelineární analýza hlavních komponent.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK