Montanger, Patricia OliveiraZalewski, Willian2019-12-052019-12-052019ISBN: 978-65-80943-05-0https://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/5327VII Seminário de Extensão Universitária da UNILA (SEUNI); VIII Encontro de Iniciação Científica e IV Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (EICTI 2019) e Seminário de Atividades Formativas da UNILA (SAFOR)A coleta de informações ao longo do tempo se aplica em inúmeras situações do mundo atual e ocorre exponencialmente, sendo de grande interesse a análise desses dados da maneira mais rápida e eficaz possível. Quando dados são coletados ao longo do tempo estes podem ser representados por meio de uma série temporal, é o que acontece com as curvas de luz de exoplanetas, que são nosso objeto de estudo. Neste trabalho buscamos o desenvolvimento de métodos para a análise inteligente de dados de séries temporais a partir da aplicação de gráficos de recorrência, que são uma ferramenta de visualização de séries temporais multivariadas baseada na exploração do comportamento recorrente característico de uma série temporal. Com isso, realizamos a identificação de exoplanetas por meio de algoritmos de aprendizagem de máquina e analisamos os resultados junto a validação cruzada que avalia o desempenho do estimador, nos permitindo identificar os melhores modelos de classificaçãoporopenAccessII SIEPEPrograma computacionalInformática - ​séries temporaisInformática - ​curvas de luzconferenceObject