Scalable structural break detection

Tamas Elteto 1 Nikolaus Hansen 1 Cecile Germain-Renaud 1, 2 Pascal Bondon 3
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
3 Division Signaux
L2S - Laboratoire des signaux et systèmes
Abstract : This paper deals with a statistical model fitting procedure for non-stationary time series. This procedure selects the parameters of a piecewise autoregressive model using the Minimum Description Length principle. The existing chromosome representation of the piecewise autoregressive model and its corresponding optimisation algorithm are improved. First, we show that our proposed chromosome representation better captures the intrinsic properties of the piecewise autoregressive model. Second, we apply an optimisation algorithm, the Covariance Matrix Adaptation - Evolution Strategy, with which our setup converges faster to the optimal fit. Our proposed method achieves at least one order of magnitude performance improvement compared to the existing solution.
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Article dans une revue
Applied Soft Computing, Elsevier, 2012, 〈10.1016/j.asoc.2012.06.002〉
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https://hal.inria.fr/hal-00711843
Contributeur : Cecile Germain <>
Soumis le : lundi 25 juin 2012 - 20:38:19
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:18
Document(s) archivé(s) le : mercredi 26 septembre 2012 - 03:05:45

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Tamas Elteto, Nikolaus Hansen, Cecile Germain-Renaud, Pascal Bondon. Scalable structural break detection. Applied Soft Computing, Elsevier, 2012, 〈10.1016/j.asoc.2012.06.002〉. 〈hal-00711843〉

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