Параллельный алгоритм восстановления сенсорных данных в режиме реального времени для многоядерного процессора

Авторы

  • Михаил Леонидович Цымблер Автор
  • Андрей Николаевич Полуянов Автор
  • Яна Александровна Краева Автор

Аннотация

В настоящее время во многих предметных областях обработка сенсорных данных в режиме реального времени связана с необходимостью синтеза значения соответствующего временного ряда, которое было пропущено ввиду технического сбоя или человеческого фактора. В данной статье предлагается параллельный алгоритм восстановления пропущенных значений потокового временного ряда в режиме реального времени для многоядерного процессора. Алгоритм использует набор опорных временных рядов, которые имеют семантическую связь с исходным рядом. Алгоритм применяет следующую эвристику: если в опорных рядах имеют место повторяющиеся (схожие) подпоследовательности, то в ряде, содержащем пропущенное значение, повторяющиеся подпоследовательности возникают в тех же временных интервалах. Образцами поиска для каждого опорного ряда полагаются подпоследовательности заданной длины, оканчивающиеся в момент пропуска значения в исходном ряде. Схожесть подпоследовательностей с образцом определяется на основе меры DTW (Dynamic Time Warping), имеющей квадратичную вычислительную сложность относительно длины подпоследовательности. Применяется техника нижних границ схожести, позволяющая отбрасывать подпоследовательности, заведомо непохожие на образец, без вычисления DTW. Нижние границы имеют меньшую, чем у DTW сложность, и вычисляются параллельно. Восстановленное значение вычисляется как среднее арифметическое последних элементов найденных интервалов. В вычислительных экспериментах предложенный алгоритм демонстрирует высокую точность восстановления в сравнении с аналогами и быстродействие, приемлемое для применения алгоритма в режиме реального времени.

Биографии авторов

  • Михаил Леонидович Цымблер
    нач. отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации ЛСМ ЮУрГУ
  • Яна Александровна Краева
    South Ural State University

Опубликован

2022-10-03

Выпуск

Раздел

Вычислительная математика