复杂工业系统中的因果发现：一个时间序列基准
机器学习
2023-10-31 v1 机器学习
摘要
因果发现从观测数据输出由图表示的因果结构。对于时间序列数据，已有多种方法，然而难以在真实数据上评估这些方法，因为现实用例极少附带可用于比对输出的已知因果图。本文中，我们呈现来自欧洲散裂源一处工业子系统的数据集及其基于专家知识构建的因果图。这为从复杂系统时间序列观测中进行因果发现提供了测试平台，我们相信其有助于指导因果发现方法学的发展。
引用
@article{arxiv.2310.18654,
title = {Causal discovery in a complex industrial system: A time series benchmark},
author = {Søren Wengel Mogensen and Karin Rathsman and Per Nilsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18654},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 9 figures, 1 table