Thực nghiệm trên dữ liệu Power 35040 điểm

Một phần của tài liệu Nhận dạng motif trên dữ liệu chuỗi thời gian không cần xác định thông số chiều dài (Trang 83 - 86)

Cán bộ chấm nhận xét 2: TS Phạm Văn Chung

5. Uỷ viên: PGS TS Dương Tuấn Anh

4.4 Thực nghiệm trên dữ liệu Power 35040 điểm

Dữ liệu Power với kích thước 35040 điểm được mơ tả như Hình 4.15.

Chương 4: Hiện thực và thử nghiệm GVHD: PSG. TS. Dương Tuấn Anh

Nguyễn Văn Nhất_10070490 Trang 68

4.4.1 Thực nghiệm trên giải thuật Brute-Force

Tập dữ liệu Power 35040 điểm thì quá lớn khi dùng giải thuật Brute-Force. Nên

chúng tôi không thực nghiệm giải Brute-Force trên tập dữ liệu này.

4.4.2 Thực nghiệm trên giải thuật chiếu ngẫu nhiên

Với tập dữ liệu Power 35040 điểm thì giải thuật chiếu ngẫu nhiên chạy rất lâu nên

chúng tôi cũng không thực nghiệm giải thuật chiếu ngẫu nhiên trên tập dữ liệu này.

4.4.3 Thực nghiệm trên giải thuật EMD|DTW

Chúng tôi đã thực nghiệm giải thuật EMD|DTW đối với dữ liệu Power 35040 điểm với các thông số như sau

Thông số Giá trị Ý nghĩa

Window Size 96 Chiều dài cửa sổ trượt trong phép biến đổi PAA Segment 6 Số segment trong một cửa sổ trượt

Alphabet 4 Số ký tự alphabet khác nhau Window Analysis 3 Chiều dài cửa sổ phân tích

Thời gian thực thi của giải thuật là 420,175 giây và cho kết quả giống như Hình 4.16.

Kết quả Hình 4.16 cho thấy số lượng các thể hiện motif là 33, chiều dài của mỗi thể hiện motif 128 điểm.

Chương 4: Hiện thực và thử nghiệm GVHD: PSG. TS. Dương Tuấn Anh

Nguyễn Văn Nhất_10070490 Trang 69

Hình 4.16 Motif phát hiện bởi giải thuật EMD|DTW với dữ liệu Power 35040 điểm

4.4.4 Thực nghiệm trên giải thuật EMD|HT

Chúng tôi đã thực nghiệm giải thuật EMD|HT đối với dữ liệu Power 35040 điểm

với các thông số như sau

Thông số Giá trị Ý nghĩa

Window Size 96 Chiều dài cửa sổ trượt trong phép biến đổi PAA Segment 6 Số segment trong một cửa sổ trượt

Alphabet 4 Số ký tự alphabet khác nhau Window Analysis 3 Chiều dài cửa sổ phân tích

Thời gian thực thi của giải thuật là 1,160 giây và cho kết quả giống như Hình 4.17. Kết quả Hình 4.17 cho thấy số lượng các thể hiện motif là 30, chiều dài của các thể hiện motif lần lượt là 239, 239, 239, 239, 240, 239, 239, 239, 239, 240, 240, 240,

Chương 4: Hiện thực và thử nghiệm GVHD: PSG. TS. Dương Tuấn Anh

Nguyễn Văn Nhất_10070490 Trang 70

239, 239, 239, 239, 239, 239, 239, 239, 239, 240, 239, 240, 240, 240, 240, 239, 239, 240 điểm.

Hình 4.17 Motif phát hiện bởi giải thuật EMD|HT với dữ liệu Power 35040 điểm

Nhận xét

Đối với tập dữ liệu Power 35040 điểm này thì việc thực nghiệm giải thuật chiếu

ngẫu nhiên rất lâu nên chúng tôi không thực nghiệm giải thuật này. Kết quả thực nghiệm thu được như các hình: Hình 4.16 và Hình 4.17 cho thấy ưu điểm của giải

thuật phát hiện motif cải tiến sử dụng phép vị tự EMD|HT so với giải thuật sử dụng

độ đo xoắn thời gian động EMD|DTW như sau

• Thời gian thực thi nhanh hơn.

• Độ chính xác của các motif thu được chính xác hơn.

Một phần của tài liệu Nhận dạng motif trên dữ liệu chuỗi thời gian không cần xác định thông số chiều dài (Trang 83 - 86)