WO2024189560 - SYSTEM AND METHOD FOR ROBUST DETECTION OF TRENDS IN SEQUENTIAL DATA

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2024/189560
Publication Date 19.09.2024
International Application No. PCT/IB2024/052433
International Filing Date 13.03.2024
Title **
[English] SYSTEM AND METHOD FOR ROBUST DETECTION OF TRENDS IN SEQUENTIAL DATA
[French] SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE DÉTECTION ROBUSTE DE TENDANCES DANS DES DONNÉES SÉQUENTIELLES
Applicants **
THE JOAN AND IRWIN JACOBS TECHNION-CORNELL INSTITUTE Bloomberg Center, 2 West Loop Road New York, New York 10044, US
Inventors
VIMAL, Solomon c/o The Joan and Irwin Jacobs Technion-Cornell Institute Bloomberg Center, 2 West Loop Road New York, New York 10044, US
Priority Data
63/489,822   13.03.2023   US
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing1640
EPO Filing, Examination12532
Japan Filing531
South Korea Filing575
USA Filing, Examination5235
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Total: 20513

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Abstract[English] A method and system for detecting a trend in geospatial data are provided. The method includes receiving input data, wherein the data includes ordered, sequential data and a choice of a confidence level; selecting a plurality of non-stationarity tests from a set of tests based on estimated parameters from an auto-regressive moving average (ARMA) model; generating synthetic data for the selected plurality of non-stationarity tests using the estimated parameters, wherein the synthetic data is generated using the ARMA model; performing the selected plurality of tests on the generated synthetic data; and detecting at least one trend based on results of the selected plurality of tests.[French] L'invention concerne un procédé et un système de détection d'une tendance dans des données géospatiales. Le procédé comprend : la réception de données d'entrée, les données comprenant des données séquentielles ordonnées et un choix d'un niveau de confiance ; la sélection d'une pluralité de tests de non-stationnarité à partir d'un ensemble de tests fondés sur des paramètres estimés à partir d'un modèle mixte autorégressif de moyennes mobiles ; la génération de données synthétiques pour la pluralité sélectionnée de tests de non-stationnarité à l'aide des paramètres estimés, les données synthétiques étant générées à l'aide du modèle mixte autorégressif de moyennes mobiles ; l'exécution de la pluralité sélectionnée de tests sur les données synthétiques générées ; et la détection d'au moins une tendance sur la base des résultats de la pluralité sélectionnée de tests.
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