Diseño de una estrategia basada en la transformada de wavelet y el algoritmo afinidad de propagación para la caracterización de patrones temporales en series de tiempo: caso estudio en asociaciones comunitarias ecológicas

Abstract

La investigación tiene como propósito desarrollar un análisis previo sobre la aplicación de la transformada wavelet como un esquema de representación para la agrupación de series de tiempo. Sobre los resultados de este esquema se utilizó la técnica de clustering, Propagación de Afinidad, la cual generó una hipótesis sobre la estructura de asociaciones comunitarias a nivel temporal, en el sector- zona aeropuerto, registrado en el sistema de información PICEP. Se obtuvieron las series de tiempo para las especies con mayor actividad en la zona analizada, de las que se crearon las respectivas transformaciones tiempo-frecuencia por medio de la transformada de Wavelets. Esta transformada permitió caracterizar los patrones más importantes de cada señal y posteriormente agruparlas de acuerdo a estos. Se generaron diferentes estructuras sobre la base de los patrones temporales en las series, aplicando diferentes técnicas de transformación sobre la matriz de distancias obtenida al comparar los componentes espectrales de las series analizadas, dado que el algoritmo de clustering empleado requiere una matriz de similitud como entrada. También se analizó la variación del parámetro de preferencia del algoritmo de clustering. En general los resultados fueron consistentes, teniendo algunas variaciones generadas por el ruido inducido en las transformaciones de la matriz de distancias. Los análisis de la validez de clustering interno fueron concordantes con los resultados obtenidos por el medio del algoritmo propagación de afinidad. También se deja un conjunto de herramientas software para el desarrollo de actividades de análisis en la misma línea.