C Conferentia Proceedings
CBA2016-0979 Modelagem e Identificação de Sistemas

UM MÉTODO PARA DETECÇÃO DE CAUSALIDADE DE GRANGER COM SELEÇÃO DE REGRESSORES

Ricardo Emanuel Vaz Vargas1; Celso José Munaro1; Patrick Marques Ciarelli1

1 Universidade Federal do Espírito Santo

Baixar PDF

Resumo

Métodos de detecção de causalidade têm sido aplicados a dados de processos industriais com objetivo de diagnosticar distúrbios que se propagam por eles. Um método paramétrico baseado em causalidade de Granger é proposto neste artigo, agregando melhorias no método de estimação dos resíduos dos modelos e nos procedimentos para seleção dos regressores usados para estimar esses modelos. O método proposto é comparado ao método clássico de Granger utilizando dados de um processo industrial real com relações de causalidade conhecidas, usando para isso nove diferentes métricas. Os resultados permitem definir a metodologia de detecção de causalidade mais adequada para as diferentes métricas, além de indicar novas perspectivas para melhorias desses métodos.

Palavras-chave: Causalidade de Granger; GCCA Toolbox; LASSO; Seleção de regressores; Validação cruzada; Teste de Friedman

Como citar

Ricardo Emanuel Vaz Vargas; Celso José Munaro; Patrick Marques Ciarelli. “UM MÉTODO PARA DETECÇÃO DE CAUSALIDADE DE GRANGER COM SELEÇÃO DE REGRESSORES”. XXI Congresso Brasileiro de Automática. CBA2016. 2016. Código: CBA2016-0979