Предварительное сжатие входных данных

Ярослав10 февраля 2012Data Mining, Очистка данных, Предобработка данных0 комментариев

Здравствуйте,

Предсказания нейронной сети во многом зависят от входных данных (ну или мусора), которые идут на вход.

Классически подаются embedding данные, несколько последних значений time series. Опущу здесь варианты предварительной обработки, как вычисление разницы, нормирование итд

А какие есть наилучшие методы для сжатия размерности (dimensionality reduction) входного временного ряда? Есть массив значений пускай 60 данных погружения, надо их сжать и получить скажем 16 данных, которые хорошо описывают особенности time series. Варианты

1) Кусочная линейная аппроксимация
мы используем нелинейный метод нейронных сетей, а такими входами получается обрезаем нелинейность
2) спектр, преобразование фурье
как показывает опыт, плохо работает
3) вейвлеты
можно взять первые значимые коэффициенты вейвлетного разложения. Но вейвлеты хорошо сглаживают середину ряда, а для прогнозирования требуется адекватно описать правый край данных, здесь вейвлеты не очень
4) многочлены
коэффициенты при высоких степенях оказывают очень сильное влияние на выходной ряд
5) сплайны (?)
6) преобразование в грамматический ряд, например в зависимости от количества стандартных отклонений от среднего
7) Разложение по собственным функциям. Как мне кажется это наиболее правильное преобразование, но здесь непонятно насколько базис будет сохраняться в будущем при работе с нестационарными данными?

Может быть подскажете современные методики для подобных преобразований? Заранее спасибо.