StateChange

(a) (b) (c)

(d) (e) (f)

Figura 4.25: La figura contiene l’insieme degli istogrammi che mostrano la distribuzione dei pattern in base alla confidenza, per le diverse fasce orarie considerate.

problema. Questo, ovviamente, sarebbe dovuto al fatto che il numero di situazioni in cui una stazione si trova in uno stato normale è sicuramente molto elevato.

Utilizzando, invece, la variante dell’algoritmo di estrazione che tiene conto soltanto del passaggio da uno stato all’altro, sono riuscito a considerare lo stato “Normale”

nella generazione dei pattern.

Come eventi di interesse sono stati quindi considerati i seguenti passaggi di stato:

• QuasiVuota -> Normale

• Normale -> QuasiVuota

• QuasiVuota -> Vuota

• Vuota -> QuasiVuota

• Normale -> Vuota

• Vuota -> Normale

Ovviamente la stessa cosa è stata fatta per il caso "Piena_QuasiPiena".

StateChange_Empty_almostEmpty

In questa prima fase sono stati considerati gli stati "Vuota" e "QuasiVuota". Le configurazioni che sono state provate ed hanno dato dei risultati in output sono le seguenti:

• StateChange_Empty_almostEmpty_15min_1000m_sup0 (3-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_15min_1000m_sup0 (4-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_15min_1000m_sup005 (5-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_15min_500m_sup0 (3-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_15min_500m_sup002 (4-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_15min_500m_sup002 (5-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_30min_1000m_sup0 (3-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_30min_1000m_sup0 (4-3)

• StateChange_Empty_almostEmpty_30min_1000m_sup005 (5-3)

dove il primo numero tra le parentesi rappresenta il numero di istanti temporali considerati, mentre il secondo rappresenta il numero di delta spaziali considerati.

Come è possibile vedere, spesso per far convergere l’algoritmo ho dovuto aumen-tare il supporto minimo. Le regole estratte con questa configurazione, tuttavia, non sono state molto utili, in quanto hanno avuto una confidenza generalmente bassa, soprattutto le regole ottenute dopo il filtraggio di interesse.

StateChange_Full_almostFull

In questo caso sono stati presi in considerazione gli stati "Piena" e "QuasiPiena".

Le configurazioni che sono state provate ed hanno dato dei risultati in output sono le seguenti:

• StateChange_Full_almostFull_15min_1000m_sup0 (3-3)

• StateChange_Full_almostFull_15min_1000m_sup0 (4-3)

• StateChange_Full_almostFull_15min_1000m_sup0 (5-3)

• StateChange_Full_almostFull_15min_500m_sup0 (3-3)

• StateChange_Full_almostFull_15min_500m_sup001 (4-3)

• StateChange_Full_almostFull_15min_500m_sup001 (5-3)

• StateChange_Full_almostFull_30min_1000m_sup0 (3-3)

• StateChange_Full_almostFull_30min_1000m_sup002 (4-3)

• StateChange_Full_almostFull_30min_1000m_sup002 (5-3)

In questo caso, dopo il filtraggio, si sono avute alcune regole a confidenza più alta, ma con un supporto un po’ più basso. Inoltre, in diverse configurazioni utilizzate, le regole a confidenza più alta contengono informazioni riguardanti soltanto la stazione di riferimento, come è possibile vedere dalle seguenti due regole di esempio prelevate dalla configurazione "StateChange_Full_almostFull_15 min_500m_sup0(5-3)":

[[[[^′P iena_T 0_0^′], [^′QuasiP iena_T 2_0^′], [^′QuasiP iena_T 3_0, P iena_T 3_0^′], [^′QuasiP iena_T 4_0^′]]], [^′0.791331 − 3743^′]]

(4.22)

[[[[^′P iena_T 0_0^′], [^′QuasiP iena_T 1_0^′], [^′QuasiP iena_T 3_0, P iena_T 3_0^′], [^′QuasiP iena_T 4_0^′]]], [^′0.781724 − 3653^′]]

(4.23)

StateChange_Normal_Empty_almostEmpty

In questo caso, invece, oltre ai cambiamenti di stato agli stati "Vuota" e "Quasi-Vuota", è stato preso in considerazione anche il cambiamento di stato allo stato

"Normale". Le configurazioni che sono state provate ed hanno dato dei risultati in output sono le seguenti:

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_15min_1000m_sup002 (3-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_15min_1000m_sup01 (4-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_15min_1000m_sup01 (5-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_15min_500m_sup002 (3-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_15min_500m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_15min_500m_sup005 (5-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_30min_1000m_sup005 (3-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_30min_1000m_sup01 (4-3)

• StateChange_Normal_Empty_almostEmpty_30min_1000m_sup01 (5-3) In questo caso, dopo il filtraggio, si sono avuti alcuni pattern con confidenza più alta ed anche un supporto molto più alto. Il supporto alto è dovuto al fatto che adesso abbiamo incluso il passaggio allo stato “Normale” che sarà molto presente come evento. Tuttavia, andando a selezionare le regole che nel conseguente avessero lo stato “QuasiVuota” oppure “Vuota” si è scesi molto come valore di confidenza ed, inoltre, le regole non contenevano delle informazioni molto utili.

StateChange_Normal_Full_almostFull

Anche in questo caso, oltre agli stati "Piena" e "QuasiPiena", si è tenuto conto del passaggio di stato allo stato "Normale". Le configurazioni che sono state provate ed hanno dato dei risultati in output sono le seguenti:

• StateChange_Normal_Full_almostFull_15min_1000m_sup002 (3-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_15min_1000m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_15min_1000m_sup002 (5-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_15min_500m_sup002 (3-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_15min_500m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_15min_500m_sup002 (5-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_30min_1000m_sup002 (3-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_30min_1000m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_Full_almostFull_30min_1000m_sup005 (5-3)

Anche in questo caso, l’introduzione del passaggio di stato a "Normale" come evento, non ha portato a dei pattern di qualità migliore. Infatti, dopo aver applicato il filtraggio, i pattern a confidenza più alta, che contenessero un conseguente con uno stato diverso da “Normale”, non contenevano nessuna informazione riguardo il pas-saggio di stato a "Normale". Questo può essere verificato dai seguenti pattern estratti dalla configurazione "StateChange_Normal_Full_almostFull_15min_1000m_sup002 (5-3)":

[[[[^′P iena_T 0_0^′], [^′QuasiP iena_T 2_0, P iena_T 2_0^′], [^′P iena_T 3_0^′], [^′QuasiP iena_T 4_0^′]]], [^′0.74336 − 3531^′]]

(4.24)

[[[[^′P iena_T 0_0^′], [^′QuasiP iena_T 1_0, P iena_T 1_0^′], [^′P iena_T 3_0^′], [^′QuasiP iena_T 4_0^′]]], [^′0.74300 − 3507^′]]

(4.25) StateChange_Normal_almostEmpty

Visti i risultati non molto soddisfacenti ottenuti dalle estrazioni precedenti, ho provato ad effettuare delle estrazioni considerando soltanto il passaggio da uno stato normale ad uno critico e viceversa, dove lo stato critico comprendesse sia lo stato "QuasiPiena", sia lo stato "Piena" o, equivalentemente per il caso dello stato

"Vuota", sia lo stato "QuasiVuota" che lo stato "Vuota". Sono stati svolti, quindi, il presente esperimento e quello successivo in cui lo stato "QuasiVuota" include anche lo stato "Vuota" e lo stato "QuasiPiena" include anche lo stato "Piena".

Le configurazioni che sono state provate per il caso corrente ed hanno dato dei risultati in output sono le seguenti:

• StateChange_Normal_almostEmpty_15min_1000m_sup01 (3-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_15min_1000m_sup01 (4-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_15min_1000m_sup01 (5-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_15min_500m_sup001 (3-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_15min_500m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_15min_500m_sup002 (5-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_30min_1000m_sup002 (3-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_30min_1000m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_almostEmpty_30min_1000m_sup005 (5-3)

In questo caso non è stato possibile effettuare l’estrazione impostando la soglia di supporto a 0. Quindi, molte regole sono state eliminate in fase di estrazione.

Inoltre, le regole ottenute non sono state molto significative.

StateChange_Normal_almostFull

Come detto nel precedente paragrafo, in questo caso l’estrazione è stata svolta considerando lo stato "Normale" e lo stato "QuasiPiena", comprendente anche lo stato "Piena".

Le configurazioni che sono state provate ed hanno dato dei risultati in output sono le seguenti:

• StateChange_Normal_almostFull_15min_1000m_sup0 (3-3)

• StateChange_Normal_almostFull_15min_1000m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_almostFull_15min_1000m_sup002 (5-3)

• StateChange_Normal_almostFull_15min_500m_sup0 (3-3)

• StateChange_Normal_almostFull_15min_500m_sup0 (4-3)

• StateChange_Normal_almostFull_15min_500m_sup0 (5-3)

• StateChange_Normal_almostFull_30min_1000m_sup0 (3-3)

• StateChange_Normal_almostFull_30min_1000m_sup002 (4-3)

• StateChange_Normal_almostFull_30min_1000m_sup005 (5-3)

Tra le regole estratte, in questo caso, quelle più significative sono state quelle estratte dalla configurazione ottenuta usando un intervallo temporale di 30 minuti e un intervallo spaziale di 1000 metri. Esse, infatti, tengono in considerazione entrambi gli stati e in diverse regole sono contenute informazioni anche sul vicinato.