原文:时间序列异常检测

时间序列异常检测基础研究随着时间序列数据越来越频繁的被使用,异常数据在时间序列中的价值被发掘和利用,越来越多的人们将目光投入到时间序列异常检测领域,并且提出了很多时间序列异常检测技术,这些技术的提出大大促进了时间序列异常检测领域的发展,对于后面学者进行时间序列数据挖掘有着重要的参考价值。上一章介绍了时间序列数据的来源,时间序列数据挖掘的起源还有发展过程,并且描述了时间序列异常检测领域的一些知识,本 ...

2018-06-22 00:52 0 1179 推荐指数:

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时间序列异常检测

对如下数据进行异常检测,显然红圈中的两个点是异常点。 1、 使用指标绝对值进行异常检测 使用OneClassSVM检测,结果如下:异常点没有检测出来,正常点反而被检测异常。 显然时间序列中我们并没有考虑时间因素,于是我们可以在检测中引入时间因素 ...

Thu Nov 08 05:31:00 CST 2018 0 4501
基于概率建模的多维时间序列异常检测

摘要:亚马逊提出的deepar算法基于seq2seq模型对单维时间序列进行建模、预测,基于预测结果对时间序列中的异常点进行识别,但这种方法不适用于多维度的时间序列建模。在利用IoT+AI对现实世界中的物理设备进行异常检测的过程中,一个设备的运转/健康状态往往是由一系列指标共同决定的,指标之间 ...

Mon Oct 19 20:57:00 CST 2020 0 611
学习笔记:多维时间序列异常检测(一)

本文包含的内容:什么是时间序列时间序列分解模型?如何做时序异常检测、时序预测和根因分析?为什么需要AMA? 异常检测是在数据中发现与预期行为不符的模式。对于决策者而言,在检测异常时采取必要的积极行动可以避免和减少损失。异常检测在许多行业中发挥着至关重要的作用,例如金融行业的欺诈检测、医院 ...

Fri May 07 03:01:00 CST 2021 0 4091
时间序列异常检测算法S-H-ESD

1. 基于统计的异常检测 Grubbs' Test Grubbs' Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正太分布的单变量数据集(univariate data set)\(Y\) 中的单个异常值。若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值。原假设与备择假设如下: \(H_0 ...

Wed Jun 20 18:48:00 CST 2018 2 11883
双向LSTM在时间序列异常检测的应用

最近在做时间序列异常检测,除了常规的统计学算法以外,也想尝试通过机器学习或深度学习的方式去解决问题。   于是想,可不可以直接使用一个拟合效果非常棒的模型先去预测该时间序列的未来走势,再将预测后的值(predict_value)当前值(value)做对比,只要超过一定阈值就判定该值 ...

Fri Jan 18 21:56:00 CST 2019 52 3158
拓端数据|Python中用Prophet模型对天气时间序列进行预测与异常检测

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22673 原文出处:拓端数据部落公众号 方法 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型,结合了趋势、季节性和节假日效应。该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分 ...

Thu Jun 10 01:32:00 CST 2021 0 927
 
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