Застосування бібліотеки Darts для виявлення аномалій у часових рядах якості повітря

Abstract

У роботі розглянуто застосування бібліотеки Darts як інструменту для пошуку аномалій у часових рядах якості атмосферного повітря. Здійснено огляд відповідного модуля бібліотеки та його основних компонентів, які дозволяють будувати гнучкі конвеєри для ідентифікації аномальних значень. Проаналізовано зручність використання Darts у середовищі Python, її інтеграцію з іншими популярними бібліотеками. Отримані результати на даних моніторингу PM2.5 мережі EcoCity свідчать про доцільність використання бібліотеки

This paper examines the application of the Darts library as a tool for anomaly detection in air quality time series. An overview of the library's anomaly detection module and its core components is provided, enabling the construction of flexible pipelines for identifying anomalous values. The usability of Darts within the Python environment and its integration with other popular libraries are analyzed. The results obtained on PM2.5 monitoring data from the EcoCity network indicate that the Darts library is effective for automated anomaly detection in data analysis tasks.