Komplexní sítě pro analýzu časových řad

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá možnostmi využití komplexních sítí za účelem analýzy časových řad. Pro toto zpracování časových řad jsou implementovány vybrané metody komplexních sítí v programovacím jazyce Python. Pro testování komplexních sítí je zvolena časová řada spotřeby zemního plynu pro časová období 2015 a 2019 s agregací na denní i měsíční bázi. Toto zpracování je následně vizualizováno pomocí několika typů grafů, kde jsou znázorněny komunity, centralita, anomálie a důležité uzly. Ukázalo se, že pro reprezentaci časové řady spotřeby plynu se jako nejvýhodnější jeví graf viditelnosti. Z dalších možností lze využít elektrostatický graf a přechodový graf, u nichž zobrazení komplexní sítě závisí na správné konfiguraci. Naopak jako nevhodné se ukázaly permutační graf a kvantilový graf.

This bachelor thesis explores the possibilities of utilizing complex networks for the purpose of time series analysis. For this time series processing, selected methods of complex networks are implemented in the Python programming language. For testing complex networks, a time series of natural gas consumption for the time periods 2015 and 2019 is chosen with aggregation on a daily and monthly basis. This processing is then visualized using several types of graphs, where communities, centrality, anomalies, and important nodes are shown. It turned out that the visibility graph appears to be the most advantageous for representing the time series of gas consumption. Among other options, the electrostatic graph and the transition graph can be used, where the representation of the complex network depends on the correct configuration. On the other hand, the permutation graph and the quantile graph proved to be unsuitable.