ANÁLISE TOPOLÓGICA DE DADOS PARA CARACTERIZAÇÃO DE PERIODICIDADE EM SÉRIES TEMPORAIS DE DADOS PLUVIOMÉTRICOS

O presente trabalho traz a aplicação de métodos desenvolvidos na Análise Topológica de Dados e propõe uma nova abordagem para classificar séries temporais contendo dados de precipitação. Especificamente aplicamos o método "Sliding Windows Embeddings" e "Maximum Persistence", que combina topologia persistente e mergulhos de janelas móveis para caracterizar e criar um ranking da periodicidade de séries temporais. Comparamos os resultados obtidos com os resultados da aplicação do método Sample Entropy, que mede a taxa de geração de novas informações examinando séries temporais. Quando a entropia é alta dizemos que o fenômeno é de alta complexidade, isto é, trata-se de uma difícil predição. É esperado que em séries com alta entropia tenhamos menor periodicidade e foi exatamente o que encontramos, pudemos caracterizar através do "Score"' quais séries, e portanto regiões do estado de Pernambuco, tem regime de chuva menos periódico, coincidindo com regime de menor complexidade.